基于扩展卡尔曼滤波和自动微分技术对陆面数据同化系统参数的快速估计及其影响

土壤水分在干旱监测、洪水预报和水资源管理中发挥着重要作用.数据同化方法能结合模型和遥感的优势,生产高精度、时空连续的土壤水分数据.目前,陆面数据同化面临的主要难题之一是模型和观测误差的准确估计.为此,我们前面提出了双循环同化算法,实现了模型和观测误差、模型算子和观测算子参数的同时估计.由于该算法需要设置较大的集合个数才能实现稳定的参数估计,导致参数估计效率低,限制了其在大范围陆面同化系统中的应用.为此,本研究通过:(1)采用二元数自动微分方法计算陆面过程模型(LSM)的雅可比矩阵以替代获取复杂的LSM的切线性模型;(2)采用扩展卡尔曼滤波(EKF)框架替代集合卡尔曼滤波框架,提高了双循环算法的参数估计效率.在模型积分步长为1h和参数优化窗口为90天的条件下,改进后的双循环算法参数优化效率提高近60倍.为检验双循环算法在区域尺度陆面数据同化中的效果,我们在青藏高原区域同化SMAP土壤水分产品,并利用四个不同地理气候环境下的土壤水分观测网数据验证同化结果.结果显示,在青藏高原区域,相较于基于默认参数的模型模拟结果,基于EKF改进的双循环同化算法能够校正模型参数和观测的偏差,估计的土壤水分精...     

青藏高原水文模拟的现状及未来

介绍了青藏高原水文模拟的研究现状和发展趋势。水文模拟是研究水文过程的主要手段,可为流域水资源管理及防灾减灾提供理论和决策支持。国际上第一代水文模型为"集总式",第二代水文模型为"分布式",但它们大都以描述降水—产流的水分输移为主("水圈"),未仔细考虑陆—气水热交换中植被的调节作用("生物圈—大气圈")。近10年来,在气候变化的背景下,随着大气科学以及生态学的蓬勃发展,分布式水文模型开始描述生物圈—大气圈相互作用;通过改进陆—气间的水热交换过程以及植被的生理过程,实现了对流域水圈—生物圈—大气圈的综合模拟。然而,针对显著受冰冻圈过程影响的青藏高原,需要深入研究冰冻圈与其他圈层(水圈/生物圈/大气圈)的相互作用机理,并实现其在水文模拟中的参数化,以提升区域水资源和水灾害的预测能力。     

青藏高原雪水比例时空变化特征

为厘清青藏高原地区不同相态降水及其变化规律,本文基于第三极地区长时间序列(1979—2020年)高分辨率(1/30°,日)地面气象要素驱动数据集,采用基于表面高程和气象条件的雨雪识别方法,识别了青藏高原地区的降雨和降雪,分析了青藏高原雪水比例(SPR)的分布特征和时空演变规律。结果表明：(1) SPR空间分布差异显著,西高东低;(2) SPR整体呈下降趋势,平均以1.11%/(10 a)的速率显著降低;(3)冷、暖季均呈现降雨增加、降雪减少、SPR降低趋势,但暖季的变化速率和显著性高于冷季;(4)高原东西部降雪量在冷、暖季相当,高原中部以暖季降雪为主,高原暖季降雨量约占全年的90%,高原大部分地区暖季降雪占全年降雪的比例呈下降趋势(-0.29%/(10 a))。研究结果有望为区域气候变化和水科学研究提供科学依据。     

清华大学CIESM模式及其参与CMIP6的方案

世界气候研究计划（WCRP）组织实施第六次国际耦合模式比较计划（CMIP6),清华大学联合国内多家单位,通过多年的模式研发,完成联合地球系统模式（CIESM),除了CMIP6的气候诊断、评估和描述试验（DECK）和历史气候模拟试验（Historical),模式拟参与6个CMIP6子计划。通过介绍该模式的基本情况及其参与的试验子计划,为今后模式试验数据使用者提供参考。     

基于WRF模式对青藏高原一次强降水的模拟

为了了解新一代中尺度数值预报模式WRF中各参数化方案组合、嵌套技术的使用对青藏高原降水模拟结果的影响,利用WRF模式对2004年10月5—6日青藏高原一次强降水过程进行了模拟试验;对各微物理方案和积云参数化方案组合进行了模拟和对比评分,对嵌套技术的使用进行了对比分析,主要分析了不同行星边界层方案选择对降水模拟的影响。结果表明,WRF模式基本能够重建此次强降水过程的中心、强度及降水范围,Eta-Ferrier云微物理方案和Betts-Miller-Janjic积云参数化方案的组合在此次模拟降水过程中是最优的,采用嵌套技术的模拟结果要优于不采用嵌套技术的结果;行星边界层方案的合理选择能够明显提高降水模拟的效果。     

基于土壤水分和气象要素的林火预报研究——以广东省为例

基于国内现行的森林火险气象指数和单因子火险贡献度模型,以及逻辑回归模型和随机森林模型,在林火预报中引入微波遥感土壤水分信息,使用MCD14DL火点数据集和地面气象观测资料对广东省不同时间尺度的林火发生概率进行预测。结果表明：逻辑回归模型和随机森林模型构建的林火预测模型显著优于现行的森林火险气象指数和单因子火险贡献度模型,预测精度提升约20%。其中,随机森林模型对林火频数的解释程度最高（两者相关系数为0.476）。此外,加入微波土壤水分信息后,相较原有的基于气象要素的林火预测模型,2种机器学习模型的预测精度均略有提升,体现了表层土壤水分信息在林火预报中的重要性。研究可为高效提取对地观测信息,以改进华南地区不同时间尺度的林火预报工作提供参考。     

1979—2018年西藏自治区气候与冰川冻土变化及其对可再生能源的潜在影响

作为全球气候变化敏感区和生态脆弱区,西藏地区拥有丰富的可再生能源。本研究基于多源数据产品（地基和遥感观测）分析了近40 a（1979-2018年）西藏自治区气候和冰川冻土的变化状况及它们对可再生能源的潜在影响。结果表明：1）1979-2018年间藏北高原暖湿化,藏南暖干化。全区站点平均升温速率高达0.54℃·（10 a）^-1;藏南降水略有减少而藏北降水增加;2）日照时数和风速普遍显著下降,但风速在2002年左右停止下降,2010年以后有所回升;3）在快速升温下,西藏地区冰川快速退缩,其中以藏东南地区和念青唐古拉山的退缩幅度最大,冰川最大减薄速率可达8.0 m·（10 a）^-1;多年冻土所占面积约43%,但稳定性较弱,退化严重。冰川退缩和冻土退化在短期内对河流径流有所贡献。因此,过去40 a西藏太阳能和风能减少,水能因冰川冻土变化的贡献有所增加,但预测水能的未来变化比较困难。     

一种基于土壤温湿资料计算地表土壤热通量的温度预报校正法

分析大气边界层观测站地表能量平衡需要估计其地表土壤热通量。发展了一种由多层土壤温度和湿度观测资料估算土壤热通量的新方法。该方法首先求解一维热扩散方程得到土壤温度的基本廓线,然后校正所求温度廓线与观测值的偏差,最后积分温度廓线得到土壤各层的热通量。与众多的方法不同,该方法不需要事先给定不易准确测量和推求的热传导（或热扩散）系数值。通过与实测资料对比、模型合成数据试验、以及敏感性分析等,表明该方法的计算结果稳定可靠,对土壤表层数厘米深度内有无观测资料也不敏感。此外,指出热流板可准确测量热通量的方向和相位,但所测通量值的误差常较大。     

青藏高原暖季中西部的断面降雨观测:系统设计与初步结果

青藏高原中西部环境恶劣,地表圈层相互作用强烈,近40年来气候和水循环变化显著.降水实测数据匮乏是该地区地表过程研究的一个瓶颈.近6年来,我们为该地区设计并建立了降雨的南北观测断面和东西观测断面,获得了暖季(5～9月)的小时分辨率降雨数据.南北断面从喜马拉雅山南坡的亚东河谷延伸到高原腹地的双湖县,共31个站;东西断面从高原西边的狮泉河延伸到中部的那曲,共22个站.该观测数据已应用于阐明高原中西部降水的时空变化特征,评价典型格点降水产品的质量,支持区域气候模式的开发,揭示夏季的湖气相互作用过程.该观测数据已在国家青藏高原科学数据中心公布.     

3种土壤冻融判别算法在青藏高原的分类精度评价

本文比较了基于AMSR-E被动微波数据的3种土壤冻融判别算法在青藏高原相关地区的分类精度。3种算法分别是：双指标算法、决策树算法、判别函数算法。本文选取了来自青藏高原那曲、玛曲、阿里3个地区土壤温湿度观测网的地表温度数据,并结合AMSR-E被动亮温数据,对上述算法在以上地区的分类精度分别进行了比较评价。结果表明：不论是白天还是夜间,相较于干旱区微波信号来自深层土壤的难以准确探测,在青藏高原半湿润半干旱区算法可取得相对较好的判别准确率;双指标算法相较于其他2种算法,在观测区具有较高的分类精度,且夜间分类精度高于白天;实测数据存在资料代表性不普遍即网格所包含站点信息量不够的问题,这也是后续工作中提高分类精度值得关注的着手点。