为了解不同土壤湿度产品在云南省的适用性和可靠性,基于云南省的94个站点数据以及TC(triplecollocation)方法评估5种不同土壤湿度数据在云南省的适用性及不同干湿条件下的表现,包括ERA5-Land(the fifth global atmospheric analysis dat...为了解不同土壤湿度产品在云南省的适用性和可靠性,基于云南省的94个站点数据以及TC(triplecollocation)方法评估5种不同土壤湿度数据在云南省的适用性及不同干湿条件下的表现,包括ERA5-Land(the fifth global atmospheric analysis dataset for the land component of the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts(ECMWF))、GLDAS(Global Land Data Assimilation System)、SMAP(Soil Moisture Active and Passive)、MERRA-2(Modern-Era Retrospective Analysis for Research and Applications,Version 2)和ESA CCI(European Space Agency Climate Change Initiative)。结果表明:与站点数据相比,5个产品的偏差均为正偏差(0.090~0.122),明显高估了云南省的土壤湿度,但变化趋势与幅度一致,都能捕获到土壤湿度的时间变化。基于站点数据的评估结果显示:在年尺度上,ERA5-Land和SMAP与站点数据吻合程度最高,相关系数(R)分别为0.456和0.454,其次是ESA CCI(0.439);干湿季的评估结果显示,所有产品相关性均低于年尺度,且湿季高于干季,但湿季表现出更大的正偏差,其中SMAP在干季(0.323)和湿季(0.418)均表现最优。基于TC方法的评估结果显示:ERA5-Land(0.925)和ESA CCI(0.931)相关性最高;其次是GLDAS(0.890)和MERRA-2(0.864);干湿季的评估结果与站点数据的评估一致,相较于年尺度大部分产品的相关性也呈下降趋势,且干季降幅更大;SMAP干湿季R分别为0.828和0.770,表现最差;MERRA-2湿季的R(0.912)和ESD(error standard deviation)(0.020)优于其年尺度评估结果。综合来看,ESA CCI相关性较高且精度最好,更适用于云南省表层土壤湿度的监测。展开更多
文摘为了解不同土壤湿度产品在云南省的适用性和可靠性,基于云南省的94个站点数据以及TC(triplecollocation)方法评估5种不同土壤湿度数据在云南省的适用性及不同干湿条件下的表现,包括ERA5-Land(the fifth global atmospheric analysis dataset for the land component of the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts(ECMWF))、GLDAS(Global Land Data Assimilation System)、SMAP(Soil Moisture Active and Passive)、MERRA-2(Modern-Era Retrospective Analysis for Research and Applications,Version 2)和ESA CCI(European Space Agency Climate Change Initiative)。结果表明:与站点数据相比,5个产品的偏差均为正偏差(0.090~0.122),明显高估了云南省的土壤湿度,但变化趋势与幅度一致,都能捕获到土壤湿度的时间变化。基于站点数据的评估结果显示:在年尺度上,ERA5-Land和SMAP与站点数据吻合程度最高,相关系数(R)分别为0.456和0.454,其次是ESA CCI(0.439);干湿季的评估结果显示,所有产品相关性均低于年尺度,且湿季高于干季,但湿季表现出更大的正偏差,其中SMAP在干季(0.323)和湿季(0.418)均表现最优。基于TC方法的评估结果显示:ERA5-Land(0.925)和ESA CCI(0.931)相关性最高;其次是GLDAS(0.890)和MERRA-2(0.864);干湿季的评估结果与站点数据的评估一致,相较于年尺度大部分产品的相关性也呈下降趋势,且干季降幅更大;SMAP干湿季R分别为0.828和0.770,表现最差;MERRA-2湿季的R(0.912)和ESD(error standard deviation)(0.020)优于其年尺度评估结果。综合来看,ESA CCI相关性较高且精度最好,更适用于云南省表层土壤湿度的监测。
