本文選題：條件非線性最優(yōu)參數(shù)擾動(dòng) + 通用陸面模式　； 參考：《河南大學(xué)》2015年碩士論文

【摘要】：河南省在保障國(guó)家糧食安全上發(fā)揮著不可替代的重要作用,但是北中部產(chǎn)糧地區(qū)旱情明顯,因此淺層土壤濕度對(duì)于此地區(qū)農(nóng)產(chǎn)品產(chǎn)量有很大影響.通用陸面模式(Common Land Model,Co LM)是國(guó)際上應(yīng)用廣泛的較為先進(jìn)的陸面模式,大量的試驗(yàn)表明Co LM在中國(guó)地區(qū)有較好的模擬能力,但仍然受到對(duì)模擬至關(guān)重要的陸面特征參數(shù)準(zhǔn)確性的困擾.因此利用非線性最優(yōu)條件參數(shù)擾動(dòng)方法(Conditional Nonlinear Optimal Parameter Perturbation,CNOP-P)篩選出對(duì)對(duì)土壤濕度的較為敏感的參數(shù),并且優(yōu)化這些模式參數(shù),確定出影響河南省天氣變化的敏感性參數(shù),對(duì)于提高模式的預(yù)報(bào)能力,發(fā)展適用于河南省糧食產(chǎn)區(qū)的陸面過(guò)程模式具有重要的科學(xué)意義,同時(shí)為Co LM模式及其他模式的改進(jìn)與發(fā)展提供參考.本文依據(jù)美國(guó)環(huán)境預(yù)報(bào)中心(National Centers for Environmental Prediction,NCEP)和國(guó)家大氣研究中心(National Center for Atmospheric Research,NCAR)聯(lián)合推出的再分析資料(NCEP/NCAR再分析資料),使用CNOP-P方法對(duì)Co LM模式中土壤參數(shù)和植被參數(shù)兩個(gè)種類(lèi)的參數(shù)進(jìn)行了優(yōu)化,并按照不同的參數(shù)組合形式設(shè)計(jì)了研究參數(shù)影響的敏感性試驗(yàn),對(duì)河南省糧食產(chǎn)區(qū)新鄉(xiāng)市延津縣2009年3-6月的陸面過(guò)程進(jìn)行了離線(off-line)數(shù)值模擬分析.主要結(jié)論有:(1)模式經(jīng)過(guò)spin-up過(guò)程收斂到平衡狀態(tài),在模式參數(shù)優(yōu)化前淺層土壤濕度與觀測(cè)資料之間的相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.8897.(2)單參數(shù)優(yōu)化試驗(yàn)后與試驗(yàn)前模擬值對(duì)比表明,模式在延津縣得到了更好的模擬性能,對(duì)淺層土壤濕度的模擬效果有了明顯的提高,加強(qiáng)了模式的模擬和預(yù)報(bào)能力.其中,淺層土壤濕度對(duì)土壤參數(shù)更敏感,而植被參數(shù)主要在4月中旬之后影響模式對(duì)淺層土壤濕度的模擬.在優(yōu)化時(shí)間段內(nèi),不同參數(shù)對(duì)淺層土壤濕度的影響存在明顯差異,淺層土壤濕度關(guān)于10個(gè)參數(shù)的敏感性從高到低排序?yàn)镻1?P4?P2?P3?P5?P8?P6?P10?P9?P7.(3)進(jìn)行的不同優(yōu)化方案的對(duì)比試驗(yàn),結(jié)果表明:同時(shí)優(yōu)化3個(gè)參數(shù)比單參數(shù)優(yōu)化后的組合更能提高模式模擬能力;3個(gè)參數(shù)同時(shí)優(yōu)化比起單獨(dú)優(yōu)化1個(gè)參數(shù)更能提高模式模擬效果;3個(gè)土壤參數(shù)組合優(yōu)化后目標(biāo)函數(shù)值比3個(gè)植被參數(shù)組合后的小,說(shuō)明3個(gè)參數(shù)組合優(yōu)化試驗(yàn)中,也是土壤參數(shù)組合更加敏感;2個(gè)土壤參數(shù)和1個(gè)植被參數(shù)的參數(shù)組合的敏感性強(qiáng)于2個(gè)植被參數(shù)和1個(gè)土壤參數(shù)的參數(shù)組合;同時(shí)說(shuō)明了參數(shù)間的非線性相互作用.(4)同時(shí)優(yōu)化10個(gè)參數(shù)的模式可以更加真實(shí)地反映淺層土壤濕度的日變化特征,在所有參數(shù)試驗(yàn)中使模式模擬效果得到最大提高.
[Abstract]:In this paper , the parameters of soil moisture in the middle of Hebei Province were optimized by using the method of nonlinear optimal condition parameter perturbation ( NCEP ) and National Center for Atmospheric Research . ( 3 ) The comparison tests of different optimization schemes are carried out . The results show that the combination of three parameters is better than that of single parameter optimization to improve the model simulation ability ; 3 parameters are optimized simultaneously ; the target function value is more sensitive than that of 3 vegetation parameters ; the sensitivity of the parameter combination of 2 soil parameters and 1 vegetation parameter is stronger than that of 2 vegetation parameters and 1 soil parameter ; meanwhile , the nonlinear interaction between parameters is explained .
【學(xué)位授予單位】：河南大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：S181

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本文編號(hào)：1926047