卫星遥感土壤湿度的时空分布及其对大气降水反馈作用

摘要

土壤湿度通过改变地表反照率、土壤热容量、感热、潜热，调节和控制陆地与低层大气之间的水汽和能量交换，从而对气候和天气过程产生重要影响。土壤湿度相关方面的研究有助于提高气象预报能力，尤其是极端事件的季节性预报能力。本文采用欧洲空间局的ECV卫星遥感土壤湿度数据，利用农业气象站观测资料对长江中下游地区ECV遥感土壤湿度进行了验证，并与NCEP和ERA-Interim土壤湿度做了对比分析。结果表明:季节变化中ECV与农气站资料变化一致，但是与NCEP和ERA-Interim再分析资料呈反位相，所以ECV在长江中下游地区较之NCEP/ERA-interim再分析土壤湿度资料在季节变化上具有更高的可信度。就年际变化而言，ECV遥感土壤湿度与农业气象站观测资料和两套再分析资料均有较高的一致性。在研究时段，土壤湿度冬季有增湿的趋势，而在夏季则有变干的趋势。此外本研究通过大尺度的陆面水文模型-VIC模型模拟的土壤湿度与ECV卫星遥感土壤湿度数据在全国范围内的大尺度对比分析，结果表明在河套地区两者年际变化和季节变化均具有很高一致性;淮河流域两者季节变化在暖季（5-9月）呈反位相，年际变化呈现弱的正相关;在岷江流域两者年际变化和季节变化差异均很大。
　　在此基础上，本研究利用集合卡尔曼滤波将长江中下游流域的ECV遥感土壤湿度同化到WRF模式中，研究长江中下游流域夏季（6、7月）土壤湿度异常对同期大气降水的可能影响。研究发现长江中下游地区土壤湿度夏季负异常对同期长江中下游流域及其周边区域的降水总量影响很小，但是会显著影响降水的空间分布。

目录

声明

摘要

第一章 绪论

1．1 研究目的及意义

1．2 国内外研究进展

1．2．1 国际研究进展

1．2．2 基于土壤湿度观测资料的数据分析

1．3 存在的问题以及本文主要内容和创新点

1．3．1 存在的问题

1．3．2 研究内容

1．3．3 论文的创新点

第二章 资料与方法

2．1 资料

2．2 涉及的方法和数值模型

2．2．1 Theil-Sen斜率分析法

2．2．2 WRF模型

2．2．3 VIC模型

2．2．4 集合卡尔曼滤波的理论方法

第三章 长江中下游地区遥感土壤湿度的时空变化

3．1．区域的选取

3．2 季节性变化

3．3 年际变化

3．3．1 与农业气象站观测资料比较

3．3．2 与再分析资料比较

3．4 ECV土壤湿度的变化趋势

3．5 本章小结

第四章 ECV与VIC土壤湿度的对比分析

4．1 VIC模型数据准备及数值模拟

4．2 区域的选取

4．3 季节空间分布

4．4 季节变化

4．5 年际变化

4．5．1 年际变化相关系数

4．5．2 年际变化

4．6 本章小结

第五章 降水对土壤湿度的敏感性试验

5．1 试验设计

5．1．1 试验设计

5．1．2 WRF参数设置

5．2 结果与分析

5．2．1 时间变化

5．2．2 空间变化

5．3 本章小结

第六章 总结与讨论

6．1 全文主要结论

6．1．1 长江中下游地区遥感土壤湿度的时空变化

6．1．2 ECV遥感土壤湿度与VIC土壤湿度的对比分析

6．1．3 降水对土壤湿度的敏感性试验

6．2 讨论

参考文献

个人简介

致谢