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    CLDAS 土壤相對(duì)濕度數(shù)據(jù)不同時(shí)空尺度適用性評(píng)估*

    2023-10-25 08:51:16張蕾郭安紅吳門(mén)新趙曉鳳譚方穎
    關(guān)鍵詞:華中華東土壤濕度

    張蕾,郭安紅,何 亮,吳門(mén)新,趙曉鳳,譚方穎

    (國(guó)家氣象中心 北京 100081)

    土壤水分是地-氣耦合系統(tǒng)的重要組成部分,控制著水和能量的流通轉(zhuǎn)化,可以直接反映農(nóng)田土壤水分狀況,是表征農(nóng)業(yè)旱澇狀況的一個(gè)重要因子[1],也被視為一種重要的農(nóng)業(yè)旱澇監(jiān)測(cè)指標(biāo)[2]。獲取時(shí)效性高、空間分辨率高、準(zhǔn)確性高的土壤水分,對(duì)開(kāi)展土壤墑情監(jiān)測(cè)和農(nóng)業(yè)旱澇影響評(píng)估起指導(dǎo)和決定性作用。

    目前,獲取土壤水分的方式主要有地面觀測(cè)、遙感反演和陸面模式模擬等方式。地面觀測(cè)方法可以獲取觀測(cè)站點(diǎn)目標(biāo)上不同深度的土壤水分?jǐn)?shù)據(jù),獲取的土壤水分準(zhǔn)確性高[3-4],隨著全國(guó)土壤水分自動(dòng)觀測(cè)站網(wǎng)的建立,使得土壤水分觀測(cè)具備逐小時(shí)的時(shí)效性;但地面觀測(cè)的方法無(wú)法獲取大尺度空間場(chǎng)的土壤水分,空間精度低。遙感反演的方法為獲取區(qū)域尺度的土壤水分提供了有效的手段,按遙感測(cè)量手段主要分為光學(xué)遙感、主被動(dòng)微波遙感和多源遙感等方式[5]。光學(xué)遙感方式具有傳感器多、空間分辨率高的優(yōu)點(diǎn)[6-7],微波遙感具有全天候全天時(shí)和對(duì)土壤水分變化高敏感性的優(yōu)點(diǎn)[8-9]。全球已經(jīng)發(fā)布了如SMMR、ASCAT、AMSR-E、AMSR2、SMOS、SMAP、ESA CCI 以及風(fēng)云三號(hào)衛(wèi)星的MWRI 等土壤水分產(chǎn)品[10-12]。受云、大氣及重返周期等影響[5,13],衛(wèi)星遙感監(jiān)測(cè)的土壤水分及時(shí)性和準(zhǔn)確性還有待提高。隨著陸面模式和數(shù)據(jù)同化技術(shù)的不斷發(fā)展,國(guó)內(nèi)外主要陸面數(shù)據(jù)同化系統(tǒng),如GLDAS、NLDAS、ELDAS、CLDAS 等通過(guò)融合不同空間分辨率的多源數(shù)據(jù)生成了土壤濕度產(chǎn)品[14-17]。其中,中國(guó)氣象局陸面數(shù)據(jù)同化系統(tǒng)(CLDAS)具有高空間分辨率、高時(shí)效性的特點(diǎn),近年來(lái)一些專(zhuān)家學(xué)者對(duì)CLDAS 土壤濕度產(chǎn)品在中國(guó)不同部分地區(qū)的適用性做了檢驗(yàn)評(píng)估[18-19]: 其中,韓帥等[20]對(duì)CLDAS V1.0 的土壤濕度模擬產(chǎn)品進(jìn)行精度評(píng)估,結(jié)果顯示CLDAS 模擬結(jié)果整體上具備較高精度,其中青藏高原地區(qū)模擬結(jié)果優(yōu)于國(guó)際同類(lèi)產(chǎn)品;崔園園等[21]評(píng)估了CLDAS V2.0的0~20 cm 土壤相對(duì)濕度產(chǎn)品在東北地區(qū)的適用性,結(jié)果發(fā)現(xiàn)其適用性由西南向東北方向遞減,在吉林和遼寧省的適用性更好;秦道清等[22]研究發(fā)現(xiàn)北京地區(qū)CLDAS 的0~10 cm 土壤濕度產(chǎn)品與觀測(cè)數(shù)據(jù)具有一致的變化趨勢(shì),且CLDAS 的土壤濕度數(shù)值普遍高于觀測(cè)的土壤濕度數(shù)值;孫小龍等[23]分析得到CLDAS 在內(nèi)蒙古地區(qū)能很好地再現(xiàn)日土壤濕度動(dòng)態(tài)變化情況;劉東明等[24]評(píng)估發(fā)現(xiàn)遼寧省生長(zhǎng)季CLDAS 模擬的3 個(gè)層次土壤相對(duì)濕度與觀測(cè)值在時(shí)間尺度上存在一致變化趨勢(shì)、相關(guān)性顯著。上述研究多集中在CLDAS 的某一層次土壤濕度或者較小區(qū)域內(nèi)或者年內(nèi)的某個(gè)時(shí)間段,亟須開(kāi)展多層次土壤濕度模擬產(chǎn)品在全國(guó)大范圍內(nèi)應(yīng)用的綜合評(píng)估。

    本研究利用2020-2021 年CLDAS 模擬的逐日土壤相對(duì)濕度和全國(guó)土壤水分自動(dòng)站觀測(cè)的土壤相對(duì)濕度資料,著眼于逐日和逐月、逐點(diǎn)和逐氣象地理區(qū)域的時(shí)空尺度,系統(tǒng)性評(píng)估了CLDAS 模擬的土壤相對(duì)濕度精度及適用性,為認(rèn)知不同區(qū)域CLDAS土壤相對(duì)濕度的準(zhǔn)確性、如何應(yīng)用CLDAS 數(shù)據(jù)以及進(jìn)一步提高CLDAS 的準(zhǔn)確性提供了參考依據(jù),以期更好地利用CLDAS 數(shù)據(jù)開(kāi)展土壤水分及旱澇災(zāi)害的監(jiān)測(cè)評(píng)估。

    1 材料與方法

    1.1 數(shù)據(jù)來(lái)源

    本文所用的中國(guó)氣象局陸面數(shù)據(jù)同化系統(tǒng)第二版(CLDAS V2.0)土壤相對(duì)濕度源于國(guó)家氣象信息中心,CLDAS 通過(guò)融合多源數(shù)據(jù)獲得亞洲地區(qū)土壤濕度格點(diǎn)數(shù)據(jù)[20]。數(shù)據(jù)包括2020 年和2021 年模擬的逐日0~10 cm、0~20 cm 和0~50 cm 層次的土壤相對(duì)濕度,空間分辨率0.0625°×0.0625°。

    為了對(duì)CLDAS 土壤相對(duì)濕度數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)評(píng)估,選取全國(guó)土壤水分自動(dòng)站觀測(cè)的土壤相對(duì)濕度作為參照。在對(duì)CLDAS 土壤濕度數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)評(píng)估前,需要對(duì)土壤水分自動(dòng)站觀測(cè)的逐小時(shí)土壤相對(duì)濕度進(jìn)行數(shù)據(jù)檢驗(yàn)和質(zhì)量控制;對(duì)全國(guó)2700 多個(gè)土壤水分自動(dòng)站的土壤相對(duì)濕度數(shù)據(jù)進(jìn)行奇異值分析、突變性和一致性檢驗(yàn)、對(duì)降水敏感性分析、空間分布連續(xù)性檢驗(yàn)[4,25],最后選取了1984 個(gè)數(shù)據(jù)質(zhì)量較好的土壤水分自動(dòng)站作為參考(圖1)。對(duì)逐日內(nèi)各小時(shí)觀測(cè)數(shù)據(jù)取算術(shù)平均得到逐日土壤相對(duì)濕度,最后獲取1984 個(gè)站點(diǎn)2020 年和2021 年逐日0~10 cm、10~20 cm、20~30 cm、30~40 cm、40~50 cm 層次的土壤相對(duì)濕度。

    圖1 研究區(qū)域及土壤水分自動(dòng)站分布[審圖號(hào)為GS (2019) 3082 號(hào)的標(biāo)準(zhǔn)地圖制作,底圖無(wú)修改,下同]Fig.1 The location of study region and automatic soil moisture stations

    1.2 數(shù)據(jù)匹配

    由于CLDAS 是格點(diǎn)數(shù)據(jù),土壤水分自動(dòng)站是站點(diǎn)數(shù)據(jù),因此在匹配過(guò)程中將土壤水分自動(dòng)站匹配到對(duì)應(yīng)的CLDAS 網(wǎng)格,這樣就構(gòu)建了土壤水分自動(dòng)站和匹配的CLDAS 數(shù)據(jù)樣本。

    在土壤不同層次數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配時(shí),對(duì)應(yīng)匹配原則為: 1) CLDAS 的0~10 cm 對(duì)應(yīng)土壤水分自動(dòng)站的0~10 cm;2) CLDAS 的0~20 cm 對(duì)應(yīng)土壤水分自動(dòng)站的0~10 cm、10~20 cm 算術(shù)平均;3) CLDAS 的0~50 cm 對(duì)應(yīng)土壤水分自動(dòng)站的0~10 cm、10~20 cm、20~30 cm、30~40 cm、40~50 cm 算術(shù)平均。以此,獲取CLDAS 和土壤水分自動(dòng)站對(duì)應(yīng)層次的匹配數(shù)據(jù)。

    中國(guó)地理范圍廣、氣候類(lèi)型多樣,根據(jù)中國(guó)氣象局2021 年印發(fā)(氣辦發(fā)〔2021〕48 號(hào)文)的氣象地理區(qū)劃規(guī)范,中國(guó)陸地氣象地理一級(jí)地區(qū)區(qū)劃包括10 個(gè)區(qū)域,分別為華北地區(qū)、東北地區(qū)、華東地區(qū)、華中地區(qū)、華南地區(qū)、西南地區(qū)、西北地區(qū)、內(nèi)蒙古地區(qū)、西藏地區(qū)、新疆地區(qū)(圖1)。在進(jìn)行區(qū)域土壤濕度檢驗(yàn)評(píng)估時(shí),將不同區(qū)域內(nèi)站點(diǎn)通過(guò)算術(shù)平均的方法集成得到區(qū)域平均土壤相對(duì)濕度CLDAS 模擬值和觀測(cè)值。

    1.3 評(píng)估指標(biāo)

    在對(duì)土壤相對(duì)濕度值CLDAS 模擬值和觀測(cè)值進(jìn)行檢驗(yàn)評(píng)估時(shí),采用相關(guān)系數(shù)(R)、均方根誤差(RMSE)、偏差(Bias)等統(tǒng)計(jì)對(duì)比指標(biāo)。

    式中:n為樣本數(shù),xi為第i天CLDAS 模擬的土壤相對(duì)濕度,yi為第i天土壤水分自動(dòng)站觀測(cè)的土壤相對(duì)濕度,、分別為評(píng)估時(shí)段CLDAS 模擬的平均值、觀測(cè)的平均值。評(píng)估時(shí)段選取逐日、逐月兩種時(shí)間尺度,評(píng)估空間選取站點(diǎn)、氣象地理區(qū)域兩種空間尺度。因此,可以從不同時(shí)空尺度對(duì)CLDAS 模擬的土壤相對(duì)濕度進(jìn)行檢驗(yàn)和應(yīng)用評(píng)估。

    2 結(jié)果與分析

    2.1 土壤相對(duì)濕度逐日變化

    從不同區(qū)域逐日土壤相對(duì)濕度的變化(圖2)來(lái)看,0~10 cm、0~20 cm、0~50 cm 層次上CLDAS 模擬值和觀測(cè)值在2020 年、2021 年內(nèi)變化規(guī)律相似。東北地區(qū)3 月起隨著土壤逐漸化凍,土壤相對(duì)濕度明顯增大,4 月下旬起土壤相對(duì)濕度波動(dòng)變化略呈下降趨勢(shì),進(jìn)入7、8 月份土壤相對(duì)濕度隨著降雨增加呈增加趨勢(shì),隨后降水減弱、土壤相對(duì)濕度呈下降趨勢(shì);內(nèi)蒙古、西北和華北地區(qū)土壤相對(duì)濕度變化規(guī)律相似,隨著土壤化凍呈下降趨勢(shì)-波動(dòng)變化-夏季降雨集中期呈增加趨勢(shì)-降水減少呈下降趨勢(shì);新疆地區(qū)3 月起隨著土壤逐漸化凍、土壤相對(duì)濕度逐漸增加,5 月后波動(dòng)下降;華東和華中地區(qū)土壤相對(duì)濕度1-2 月整體維持較高值、3-5 月呈下降趨勢(shì)、6-8 月隨著降水增加維持在高值波動(dòng)、9 月起波動(dòng)下降;華南地區(qū)土壤相對(duì)濕度2 月起整體波動(dòng)變化、階段性不明顯;西南地區(qū)土壤相對(duì)濕度1-3月整體呈下降趨勢(shì)、4-7 月伴隨降雨有所增加、8月有所下降、9-10 月伴隨秋雨增加、11 月后逐漸下降;西藏地區(qū)土壤相對(duì)濕度在8 月前整體呈增加趨勢(shì)、隨后呈下降趨勢(shì)。不同層次土壤相對(duì)濕度變化對(duì)比結(jié)果來(lái)看,0~10 cm、0~20 cm 層次CLDAS 模擬值與觀測(cè)值較為接近、0~50 cm 層次模擬值普遍低于觀測(cè)值;土壤相對(duì)濕度出現(xiàn)高值的時(shí)段,0~10 cm、0~20 cm、0~50 cm 層次間的數(shù)值差異較小;隨著土壤相對(duì)濕度值降低,0~50 cm 與0~10 cm、0~20 cm 的數(shù)值差異變大。與觀測(cè)值相比,除了新疆、華中、華南地區(qū),大部分區(qū)域CLDAS 模擬值整體偏高??傮w來(lái)看,各個(gè)區(qū)域CLDAS 模擬的土壤相對(duì)濕度變化規(guī)律與觀測(cè)值具有較好一致性。

    圖2 區(qū)域土壤相對(duì)濕度觀測(cè)值與CLDAS 模擬值逐日變化 (日序1為2020 年1 月1 日)Fig.2 Daily changes of regional observed and CLDAS simulated relative soil moistures (The first of the day series is January 1,2020)

    2.2 土壤相對(duì)濕度空間對(duì)比

    依據(jù)空間上各點(diǎn)土壤相對(duì)濕度CLDAS 模擬值和觀測(cè)值的逐日變化,進(jìn)行空間對(duì)比。從0~10 cm 層次上CLDAS 模擬值和觀測(cè)值相關(guān)系數(shù)(圖3)來(lái)看,大部地區(qū)相關(guān)系數(shù)在0.4 甚至0.6 以上,其中東北、內(nèi)蒙古中東部、華北北部和西部、西北中部和東北部、華東中南部、華中西部和南部、華南大部、西南南部相關(guān)系數(shù)達(dá)0.8 以上;均方根誤差普遍小于30%,東北中部和南部、內(nèi)蒙古中部、華北中北部、西北東部、華東中部、華中中部、西南中部和東北部、西藏東部CLDAS 模擬值大于觀測(cè)值且正偏差值在20%以?xún)?nèi)。對(duì)0~20 cm (圖3)和0~50 cm (圖3)層次土壤相對(duì)濕度而言,大部地區(qū)CLDAS 模擬值和觀測(cè)值的相關(guān)系數(shù)普遍達(dá)0.6 以上、均方根誤差普遍小于30%;東北中部和南部、內(nèi)蒙古中部、華北中北部、西北東部、華東中部、華中中部、西南中部和東北部、西藏東部等地CLDAS 模擬值大于觀測(cè)值且正偏差值普遍在20%以?xún)?nèi)。

    將站點(diǎn)進(jìn)行空間集成,可以得到區(qū)域尺度土壤相對(duì)濕度模擬值和觀測(cè)值的對(duì)比情況(表1)。各個(gè)區(qū)域0~10 cm 相關(guān)系數(shù)為0.78~0.95 (通過(guò)P<0.05 的顯著性水平檢驗(yàn)),以華南最高,其次是內(nèi)蒙古、西南,華東最低;均方根誤差為5.70%~17.26%,以華東最小,其次是新疆、華中,西藏最大;偏差為-6.63%~15.80%,華中偏差絕對(duì)值最小,其次是華東、新疆,西藏最大。0~20 cm 相關(guān)系數(shù)為0.78~0.95 (通過(guò)P<0.05 的顯著性水平檢驗(yàn)),以東北和內(nèi)蒙古最高,其次是華南、西南、華北,華東最低;均方根誤差為4.45%~14.03%,以華東最小,其次是華南、華中,西藏最大;偏差為-5.36%~12.56%,華東偏差絕對(duì)值最小,其次是華中、新疆,西藏最大。0~50 cm 相關(guān)系數(shù)為0.68~0.97(通過(guò)P<0.05 的顯著性水平檢驗(yàn)),以東北最高,其次是內(nèi)蒙古、華北、西南,華中最低(0.70);均方根誤差為4.00%~15.83%,以華東最小,其次是東北、西南,西藏最大;偏差為-9.83%~9.62%,東北偏差絕對(duì)值最小,其次是華東、西北,華南最大。隨著土壤層次加深,東北和內(nèi)蒙古土壤相對(duì)濕度模擬值和觀測(cè)值的相關(guān)系數(shù)變大、均方根誤差和偏差值變小;新疆相關(guān)系數(shù)變化不大、均方根誤差和偏差值變大;華東相關(guān)系數(shù)變小、均方根誤差變小、偏差值先變小后變大;華中相關(guān)系數(shù)變小、均方根誤差先變小后變大、偏差值變大;華南相關(guān)系數(shù)變小、均方根誤差先變小后變大、偏差值先變小后變大;西北和西南相關(guān)系數(shù)變化不大、均方根誤差和偏差值變小;西藏相關(guān)系數(shù)先變大后變小、均方根誤差先變小后變大、偏差值變小。

    2.3 土壤相對(duì)濕度時(shí)空對(duì)比

    進(jìn)一步將時(shí)間序列進(jìn)行細(xì)化,探究了不同區(qū)域逐月土壤相對(duì)濕度CLDAS 模擬值和觀測(cè)值的對(duì)比情況。從相關(guān)系數(shù)(表2)來(lái)看,除了少數(shù)地區(qū)在個(gè)別月份(1、3、4、5 月)沒(méi)有通過(guò)P<0.05的顯著性水平檢驗(yàn)外,多數(shù)地區(qū)大部分月份的相關(guān)性較好。東北、內(nèi)蒙古、華北、西北、新疆和西藏0~10 cm 層次土壤相對(duì)濕度CLDAS 模擬值和觀測(cè)值的相關(guān)系數(shù)高值月份集中在6-10 月,以10 月最高(0.89~0.99),其次是9 月(0.74~0.96),4 月的相關(guān)性較低、甚至出現(xiàn)負(fù)值;華東、華中除3-5 月和12 月相關(guān)性較低外,其余月份相關(guān)性均較高,相關(guān)系數(shù)分別為0.75~0.96、0.86~0.97;華南各月相關(guān)性均較高,達(dá)0.89~0.98;西南除12 月較低外(0.41),其余月份相關(guān)系數(shù)為0.77~0.96。東北、內(nèi)蒙古、華北、西北、新疆和西藏0~20 cm 層次土壤相對(duì)濕度CLDAS 模擬值和觀測(cè)值的相關(guān)系數(shù)在6-10 月較高,以10 月最高(0.79~1.00),其次是9 月(0.74~0.97),3、4 月的相關(guān)性較低;華東、華中除3-5 月和12 月相關(guān)性較低外,其余月份相關(guān)性均較高,相關(guān)系數(shù)分別為0.81~0.97、0.88~0.97;華南各月相關(guān)性達(dá)0.89~0.98;西南除12月較低外(0.62),其余月份相關(guān)系數(shù)達(dá)0.80~0.98。東北、內(nèi)蒙古、華北、西北0~50 cm 層次土壤相對(duì)濕度CLDAS 模擬值和觀測(cè)值的相關(guān)系數(shù)在6-10 月較高,以10 月最高(0.92~1.00),其次是7 月(0.94~0.97),3-5 月的相關(guān)性較低;新疆6 月和10 月相關(guān)性明顯較低;華東、華中除3-5 月和12 月相關(guān)性較低外,其余月份相關(guān)性均較高,相關(guān)系數(shù)分別為0.74~0.96、0.78~0.97;華南各月相關(guān)性達(dá)0.82~0.98;西南除5 月較低外(0.62),其余月份相關(guān)系數(shù)達(dá)0.81~0.99;西藏相關(guān)性在6、7 月較高,分別達(dá)0.96、0.91,其他月份不足0.75。在多數(shù)區(qū)域CLDAS 模擬值和觀測(cè)值的相關(guān)系數(shù)從0~10 cm 到0~20 cm 層次呈增大趨勢(shì)、從0~20 cm 到0~50 cm 層次呈減小趨勢(shì)。

    從土壤相對(duì)濕度CLDAS 模擬值和觀測(cè)值的均方根誤差(表3)來(lái)看,各區(qū)域逐月均方根誤差普遍小于15%。東北、內(nèi)蒙古、西南、西藏0~10 cm 層次土壤相對(duì)濕度CLDAS 模擬值和觀測(cè)值的均方根誤差較大,分別為6.82%~18.54%、4.36%~19.34%、8.09%~13.27%、13.00%~25.37%,在1、11、12 月份較低;華北、西北均方根誤差在7-11 月較低;新疆均方根誤差在10 月最低(1.40%),其余月份為3.83%~8.48%;華東、華中均方根誤差普遍較低,分別達(dá)3.07%~9.01%、3.85%~9.68%;華南均方根誤差6-10 月較低(4.42%~6.98%),12 月最高,達(dá)10.95%;西南月均方根誤差為8.09%~13.27%。東北、內(nèi)蒙古、華北、西南、西藏土壤相對(duì)濕度0~20 cm 層次CLDAS 模擬值和觀測(cè)值的均方根誤差較大,分別為6.07%~11.69%、6.28%~18.41%、6.07%~17.94%、7.40%~12.79%、8.39%~21.14%;西北均方根誤差在7-12月較低,為4.00%~6.43%;新疆均方根誤差在10 月最低(2.55%),其余月份為3.30%~10.03%;華東、華中、華南各月均方根誤差均較低,分別為2.33%~7.75%、3.75%~9.01%、4.12%~6.95%。內(nèi)蒙古、西藏、華南0~50 cm 層次土壤相對(duì)濕度CLDAS 模擬值和觀測(cè)值的均方根誤差較大,分別為5.85%~16.07%、6.23%~26.74%、6.76%~11.71%;東北、華東、西南均方根誤差較低,分別為2.10%~6.13%、2.07%~5.49%、3.20%~7.28%;華北均方根誤差在7-9 月較低(3.20%~5.36%),2-5 月較高(10.98%~13.00%);西 北均方根誤差在7-12 月較低,為1.68%~4.72%;新疆均方根誤差在1-2 月較低(1.90%~3.56%),其余月份為5.60%~14.08%;華中均方根誤差1-5 月較低(5.92%~8.19%),其余月份為8.67%~12.61%。

    3 結(jié)論與討論

    基于全國(guó)2020-2021 年經(jīng)過(guò)質(zhì)量控制的土壤水分自動(dòng)站觀測(cè)的土壤相對(duì)濕度資料,對(duì)CLDAS 模擬的多層次逐日土壤相對(duì)濕度產(chǎn)品進(jìn)行不同時(shí)空尺度的檢驗(yàn)評(píng)估。主要結(jié)論如下:

    1)在0~10 cm、0~20 cm 和0~50 cm 層次上,土壤相對(duì)濕度CLDAS 模擬值與觀測(cè)值逐日變化規(guī)律具有較好的一致性,不同地區(qū)土壤相對(duì)濕度具有明顯的逐日變化特點(diǎn);CLDAS 模擬的0~10 cm、0~20 cm土壤相對(duì)濕度與觀測(cè)值較為接近,模擬的0~50 cm 土壤相對(duì)濕度普遍低于觀測(cè)值。

    2) 0~10 cm、0~20 cm 和0~50 cm 層次土壤相對(duì)濕度CLDAS 模擬值與觀測(cè)值的相關(guān)系數(shù)普遍在0.6以上;均方根誤差普遍小于30%;東北中部和南部、內(nèi)蒙古中部、華北中北部、西北東部、華東中部、華中中部、西南中部和東北部、西藏東部等地CLDAS 模擬值比觀測(cè)值大且正偏差值在20%以?xún)?nèi)。

    3)區(qū)域尺度上,0~10 cm 層次CLDAS 模擬值和觀測(cè)值相關(guān)系數(shù)為0.78~0.95,其中華南最高;均方根誤差為5.70%~17.26%,華東最小;偏差為-6.63%~15.80%,華中偏差絕對(duì)值最小。0~20 cm 層次相關(guān)系數(shù)為0.78~0.95,東北和內(nèi)蒙古最高;均方根誤差為4.45%~14.03%,華東最小;偏差為-5.36%~12.56%,華東偏差絕對(duì)值最小。0~50 cm 層次相關(guān)系數(shù)為0.68~0.97,東北最高;均方根誤差為4.00%~15.83%,華東最小;偏差為-9.83%~9.62%,東北偏差絕對(duì)值最小。

    4)除少數(shù)地區(qū)在個(gè)別月份外,大部分區(qū)域多數(shù)月份土壤相對(duì)濕度CLDAS 模擬值和觀測(cè)值的相關(guān)性較好,且以6-10 月相關(guān)系數(shù)較高;從0~10 cm 到0~20 cm 層次,CLDAS 模擬值和觀測(cè)值的相關(guān)系數(shù)呈增大趨勢(shì),而從0~20 cm 到0~50 cm 層次則有所減小。從均方根誤差來(lái)看,各區(qū)域逐月CLDAS 模擬值和觀測(cè)值的均方根誤差普遍小于15%,華東各層次逐月均方根誤差均較小。

    從不同時(shí)空尺度的檢驗(yàn)評(píng)估結(jié)果可以看出,CLDAS 模擬的多層次土壤相對(duì)濕度與觀測(cè)的土壤相對(duì)濕度整體上一致性較好,CLDAS 的模擬精度空間上以華東、華中和東北最高,時(shí)間上以6-10 月最高。盡管CLDAS 的模擬精度在西部地區(qū)沒(méi)有東部地區(qū)高,但也在較好的精度范圍內(nèi),能較好地彌補(bǔ)西部地區(qū)觀測(cè)站點(diǎn)稀疏的不足。目前已有的針對(duì)CLDAS的檢驗(yàn)評(píng)估工作主要集中在東北、內(nèi)蒙古、青藏高原等地[4,23-24],從結(jié)果來(lái)看CLDAS 模擬的土壤濕度在上述地區(qū)不同時(shí)間上的評(píng)估精度普遍較好,但也有地區(qū)差異,如東北地區(qū)0~20 cm 層次CLDAS 模擬的適用性由西南向東北方向遞減、以在吉林和遼寧省的適用性更好[21],與本文得到的結(jié)果具有較好的一致性。鑒于CLDAS 模擬的土壤相對(duì)濕度具有較強(qiáng)的適用性和穩(wěn)定性,能夠較好地反映土壤水分逐日動(dòng)態(tài)變化狀況,因此利用CLDAS 土壤相對(duì)濕度數(shù)據(jù)可以更好地開(kāi)展土壤墑情精細(xì)化監(jiān)測(cè)及基于土壤濕度的旱澇監(jiān)測(cè)評(píng)估。當(dāng)然,盡管CLDAS 模擬的土壤相對(duì)濕度精度較好,但仍與觀測(cè)值存在一定的誤差、且地區(qū)月份之間的差異不同,如CLDAS 模擬精度在4 月份整體較其余月份較差,尤其是東北、新疆、西北、華北等地,其原因和這些地區(qū)春季土壤化凍后土壤水分波動(dòng)大導(dǎo)致的觀測(cè)儀器采集的數(shù)據(jù)穩(wěn)定性和質(zhì)量有所下降以及CLDAS 陸面參數(shù)化方案和水分流動(dòng)方案尚有不足相關(guān)[4,20]。因此,在開(kāi)展基于CLDAS 的土壤墑情精細(xì)化監(jiān)測(cè)時(shí),有必要對(duì)CLDAS 土壤相對(duì)濕度進(jìn)行訂正。如崔園園等[21]通過(guò)建立東北地區(qū)CLDAS 土壤濕度模擬值和觀測(cè)值的回歸模型和7 旬滑動(dòng)平均訂正模型,對(duì)CLDAS 土壤濕度進(jìn)行了訂正,訂正后的CLDAS 產(chǎn)品展現(xiàn)出應(yīng)用于土壤濕度干旱監(jiān)測(cè)業(yè)務(wù)的前景。當(dāng)然,這種訂正方法尚未將土壤相對(duì)濕度動(dòng)態(tài)的變化與土壤屬性、地理特性和氣象條件之間的緊密聯(lián)系性[14]考慮進(jìn)去。因此,下一步將分析潛在的氣象、土壤等因子對(duì)CLDAS 模擬的土壤相對(duì)濕度和觀測(cè)值的影響,進(jìn)而對(duì)CLDAS 模擬的土壤相對(duì)濕度進(jìn)行訂正,以期獲取更高精度的土壤相對(duì)濕度數(shù)據(jù)、開(kāi)展精細(xì)化土壤墑情和旱澇監(jiān)測(cè)評(píng)估。

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