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CLDAS驱动陆面模式模拟中国区域潜热通量的精度评价
被引量:
8
1
作者
王智慧
师春香
+3 位作者
沈润平
孙帅
单帅
韩帅
《中国农业气象》
CSCD
北大核心
2020年第12期761-773,共13页
利用不同下垫面的通量塔站潜热通量观测数据,计算中国气象局陆面数据同化系统的3个陆面模式(CLDAS-CLM、CLDAS-Noah和CLDAS-Noah-MP)和全球陆面同化系统(GLDAS-Noah)与通量塔站观测资料之间的相关系数(R)、平均偏差(ME)、均方根误差(RM...
利用不同下垫面的通量塔站潜热通量观测数据,计算中国气象局陆面数据同化系统的3个陆面模式(CLDAS-CLM、CLDAS-Noah和CLDAS-Noah-MP)和全球陆面同化系统(GLDAS-Noah)与通量塔站观测资料之间的相关系数(R)、平均偏差(ME)、均方根误差(RMSE)和纳什系数(NSE),进行多时间尺度、多下垫面的精度评价。结果表明:4个模式模拟结果基本能模拟出单峰型的日内变化和年变化趋势以及峰值出现时间,日变化峰值基本出现在14:00,年变化峰值出现在夏季,在分别存在灌溉和土壤冻融现象的农田和湿地处春季数值模拟效果稍差;在小时、日和月尺度上,CLDAS系列模式的模拟效果基本优于GLDAS,从相关系数(R)上看,CLDAS系列的平均值较GLDAS-Noah分别高出0.07、0.08和0.02,从均方根误差(RMSE)上看,CLDAS系列的平均值较GLDAS-Noah,分别减少6.6、5.5和2.3W·m^(-2)。模式模拟效果随着时间尺度和下垫面性质发生变化,月尺度上的模拟效果最好,其中Noah-MP表现较好,其R值为0.88,RMSE为20.8W·m^(-2),NSE为0.58。4个模式模拟结果在不同下垫面上的表现有一定的共性,在混合林和针叶林存在高估现象,在其余下垫面存在低估现象,但没有一个模型结果在所有下垫面均表现最优,CLM在戈壁、混合林和针叶林站点为最优模型,Noah在荒漠和农田站点为最优模型,Noah-MP在草甸、草原和湿地为最优模型。
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关键词
潜热通量
CLDAS2.0
陆
面
模式
资料
精度评价
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职称材料
题名
CLDAS驱动陆面模式模拟中国区域潜热通量的精度评价
被引量:
8
1
作者
王智慧
师春香
沈润平
孙帅
单帅
韩帅
机构
南京信息工程大学地理科学学院
国家气象信息中心
出处
《中国农业气象》
CSCD
北大核心
2020年第12期761-773,共13页
基金
国家重点研发计划(2018YFC1506604
2019YFA0606904)
中国气象局“气象资料质量控制及多源数据融合与再分析”。
文摘
利用不同下垫面的通量塔站潜热通量观测数据,计算中国气象局陆面数据同化系统的3个陆面模式(CLDAS-CLM、CLDAS-Noah和CLDAS-Noah-MP)和全球陆面同化系统(GLDAS-Noah)与通量塔站观测资料之间的相关系数(R)、平均偏差(ME)、均方根误差(RMSE)和纳什系数(NSE),进行多时间尺度、多下垫面的精度评价。结果表明:4个模式模拟结果基本能模拟出单峰型的日内变化和年变化趋势以及峰值出现时间,日变化峰值基本出现在14:00,年变化峰值出现在夏季,在分别存在灌溉和土壤冻融现象的农田和湿地处春季数值模拟效果稍差;在小时、日和月尺度上,CLDAS系列模式的模拟效果基本优于GLDAS,从相关系数(R)上看,CLDAS系列的平均值较GLDAS-Noah分别高出0.07、0.08和0.02,从均方根误差(RMSE)上看,CLDAS系列的平均值较GLDAS-Noah,分别减少6.6、5.5和2.3W·m^(-2)。模式模拟效果随着时间尺度和下垫面性质发生变化,月尺度上的模拟效果最好,其中Noah-MP表现较好,其R值为0.88,RMSE为20.8W·m^(-2),NSE为0.58。4个模式模拟结果在不同下垫面上的表现有一定的共性,在混合林和针叶林存在高估现象,在其余下垫面存在低估现象,但没有一个模型结果在所有下垫面均表现最优,CLM在戈壁、混合林和针叶林站点为最优模型,Noah在荒漠和农田站点为最优模型,Noah-MP在草甸、草原和湿地为最优模型。
关键词
潜热通量
CLDAS2.0
陆
面
模式
资料
精度评价
Keywords
Latent heat flux
CLDAS2.0
Land surface model data
Accuracy evaluation
分类号
P422.4 [天文地球—大气科学及气象学]
下载PDF
职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
CLDAS驱动陆面模式模拟中国区域潜热通量的精度评价
王智慧
师春香
沈润平
孙帅
单帅
韩帅
《中国农业气象》
CSCD
北大核心
2020
8
下载PDF
职称材料
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参考文献
引证文献
统计分析
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