文献类型：期刊文章

作　　者：刘佩佩[1,2] 宋海清[3] 鲍炜炜[4] 李静睿[1,2]

LIU Peipei;SONG Haiqing;BAO Weiwei;LI Jingrui(Ankang Meteorological Service,Shaanxi,Ankang 725000;Key Laboratory of Eco-environmental Meteorology in Qinling Mountains and Loess Plateau,Shaanxi Meteorological Service,Xi'an 710016;Ecological and Agricultural Meteorology Center of Inner Mongolia Autonomous Region,Hohhot 010051;Nanjing Xinda Digital Meteorological Research Institute Co.,Ltd.,Nanjin 210044)

机构地区：[1]陕西省安康市气象局,安康725000 [2]陕西省气象局秦岭和黄土高原生态环境气象重点实验室汉江流域(陕南)暴雨研究中心,西安710016 [3]内蒙古自治区生态与农业气象中心,呼和浩特010051 [4]南京信大数字气象研究院有限公司,南京210044

出　　处：《气象科技》

基　　金：国家重点研发计划重大自然灾害监测预警与防范专项(2018YFC1506606);内蒙古自治区科技计划项目(201602103);内蒙古自治区气象局科技创新项目(nmqxkjcx201702、nmqxkjcx201806)资助。

年　　份：2021

卷　　号：49

期　　号：4

起止页码：604-611

语　　种：中文

收录情况：JST、ZGKJHX、普通刊

摘　　要：利用陕西省2016年97站逐日5cm土壤温度观测数据,结合相关系数、平均偏差和均方根误差等统计参数,评估了中国气象局陆面数据同化系统CLDAS2.0和美国全球陆面数据同化系统不同陆面模式(Noah-GLDAS2.1,Noah-GLDAS1,CLM-GLDAS1)土壤温度数据在陕西省的适用性。结果表明:(1)CLDAS2.0在陕西省的相关系数最高,均方根误差最小,Noah-GLDAS2.1次之,Noah-GLDAS1最差。(2)从陕西省3个区域的时间演变序列的分析可以看到,CLDAS2.0和Noah-GLDAS2.1能很好模拟出土壤温度的季节变化以及日变化,Noah-GLDAS1、CLMGLDAS1对于日变化的模拟较差,且前两者偏差也明显小于后两者。(3)Noah-GLDAS2.1在陕北与关中地区土壤温度模拟能力与CLDAS2.0相差无几,但在陕南地区CLDAS2.0要好于Noah-GLDAS2.1。总体来看,CLDAS2.0对陕西省土壤温度模拟能力最好,在陕西省有着更好的适用性。

关 键 词：CLDAS  GLDAS  土壤温度 适用性  

分 类 号：P423.7[大气科学类]