本文關(guān)鍵詞：關(guān)鍵陸面參數(shù)的估算和優(yōu)化及其在區(qū)域模擬中的應(yīng)用，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：地氣之間的能量、水分和物質(zhì)交換是實現(xiàn)地表-大氣相互作用的主要途徑。用以描述上述過程的陸面過程模式中包含一系列涉及到地表生物、物理過程和土壤水熱交換過程的眾多參數(shù)。由于觀測試驗條件和科學(xué)認(rèn)識水平的局限,現(xiàn)行陸面過程模式中的某些參數(shù)尚不能很好地描述下墊面地表特征,這極大地限制了模式的模擬性能提高。因此,從眾多的陸面參數(shù)中甄別出對地表感熱和潛熱通量影響最大的關(guān)鍵陸面參數(shù),進而對其進行估算和優(yōu)化,可望有效地提高陸面模式的整體性能。本文基于我國北方干旱/半干旱區(qū)多個站點的野外觀測資料,首先利用拓展傅里葉振幅敏感性檢驗方法(EFAST)分別從通用陸面模式(CoLM)43個參數(shù)和簡化的簡單生物圈模型(SSiB2)32個參數(shù)中甄別出對感熱和潛熱通量影響最大的關(guān)鍵參數(shù)。結(jié)果顯示,無論是參數(shù)單獨作用(一階敏感性)還是考慮了參數(shù)間復(fù)雜非線性相互作用(總體敏感性)的敏感性分析結(jié)果,兩個模式中敏感度前10的參數(shù)即可解釋目標(biāo)變量方差變化的90%以上。在這些參數(shù)中,敏感度的基本排序為地表粗糙度(Zomm),葉面積指數(shù)(LAI),與土壤水文過程有關(guān)的“b”參數(shù),飽和水導(dǎo)率,根分布函數(shù)、植被覆蓋分?jǐn)?shù)和空氣動力學(xué)阻抗。它們對地表-大氣間能量收支、蒸發(fā)/蒸騰和湍流交換等過程具有重要影響,為甄別出的關(guān)鍵陸面參數(shù)。針對上述關(guān)鍵陸面參數(shù),我們著眼于敏感度最高的地表粗糙度(Zorn)和葉面積指數(shù)(LAI),分別采用參數(shù)估算和參數(shù)優(yōu)化兩種方法改進。其中,參數(shù)估算結(jié)合陸面野外觀測實驗和大氣邊界層湍流交換理論,分別利用獨立方法、最優(yōu)參數(shù)方法和擬合法,估算了榆中站2006年～2008年和通榆退化草地和農(nóng)田站2003年～2008年Z0m的值。發(fā)現(xiàn)三種方法的估算結(jié)果在數(shù)值上十分接近,估算的Zom表現(xiàn)出明顯的季節(jié)和年際變化特征,反應(yīng)了地表植被生長狀況的季節(jié)和年際變率。對比調(diào)研發(fā)現(xiàn),在現(xiàn)有的陸面過程模式中并不能充分地反應(yīng)出這一特征。用估算的地表參數(shù)(Zom)替換模式的默認(rèn)值后,成功改進了單點上對感熱和潛熱通量的模擬。進一步對我國半干旱區(qū)15個野外觀測站7、8、9月Zom估算結(jié)果表明：同一下墊面類型Z0m在量級上基本一致,并呈現(xiàn)出草地—農(nóng)田—森林(Zom)依次呈量級遞增的趨勢,這可為將單點上估算的陸面參數(shù)應(yīng)用到區(qū)域尺度提供有用的信息。另一方面,對于通過觀測直接或間接獲取都非常困難的參數(shù),例如：土壤“b”參數(shù)、飽和水導(dǎo)率和根分布函數(shù)等,我們借助于數(shù)學(xué)手段在考慮了參數(shù)物理約束的高維空間內(nèi)搜索出使模擬效果與觀測結(jié)果最為吻合的參數(shù)優(yōu)化方法來進行優(yōu)化。遺傳算法是常用的參數(shù)優(yōu)化算法,本文在其基礎(chǔ)上改進了進化策略來提高優(yōu)化效率、節(jié)約計算成本。為了彌補優(yōu)化算法僅考慮了參數(shù)在數(shù)學(xué)上最優(yōu)而缺乏物理解釋的缺點,把可以通過觀測手段獲取的陸面參數(shù)Zom和LAI一起優(yōu)化,可以利用這些參數(shù)的物理特征來篩選優(yōu)化結(jié)果。結(jié)果表明,改進的遺傳算法可以搜索出與模式默認(rèn)參數(shù)模擬效果相當(dāng)?shù)膮?shù)組合,經(jīng)過輔助判據(jù)地表溫度、同種下墊面類型站點的交叉驗證、參數(shù)物理驗證后,篩選出的參數(shù)組合適用于本試驗中半干旱區(qū)同種下墊面類型的所有站點,在多數(shù)站點的模擬效果甚至優(yōu)于模式默認(rèn)參數(shù),實現(xiàn)了系統(tǒng)改進模式性能的目標(biāo)。在區(qū)域尺度上,衛(wèi)星遙感可以提供時空連續(xù)的高分辨率地表特征參數(shù)產(chǎn)品。本文利用MODIS地表分類產(chǎn)品和中國科學(xué)院地理與資源研究所反演的LAI產(chǎn)品替換區(qū)域模式WRF_NMM/SSiB2中另一關(guān)鍵的地表參數(shù),葉面積指數(shù)(LAI),發(fā)現(xiàn)使用衛(wèi)星產(chǎn)品以后可以明顯改善模式對東亞地區(qū)夏季降水的模擬能力。特別是對于季風(fēng)雨帶季節(jié)性演變的模擬：模式使用默認(rèn)參數(shù)模擬的雨帶偏北,導(dǎo)致華北北部降水偏多,黃淮降水偏少；而使用衛(wèi)星遙感的葉面積指數(shù)(LAI)后,由于改進了地表能量收支過程和地表溫度的模擬,從而加大了中國東部南北向溫度梯度。根據(jù)熱成風(fēng)原理,高空西風(fēng)增強,進而抑制了副高過度北推,從而阻礙了雨帶的虛假北移,改善了上述降水的模擬偏差。本文還討論了陸面參數(shù)在動態(tài)植被模型SSiB4/TRIFFID開發(fā)和驗證過程中的關(guān)鍵作用,并利用衛(wèi)星遙感產(chǎn)品評估了SSiB4/TRIFFID對全球植被和葉面積指數(shù)的分布和演變特征的模擬性能。SSiB4/TRIFFID全面地考慮了地表植被生長、競爭和演替過程,模擬性能優(yōu)良。但其主要的驗證工作限于北美地區(qū),且對美國東部夏季LAI存在嚴(yán)重低估。本文首先將SSiB4/TRIFFID的應(yīng)用推廣到全球,調(diào)整了C3植物的光合作用最佳溫度,從而改善了默認(rèn)參數(shù)對東亞大草原、印度半島等地區(qū)植被模擬的偏差。其次,增加了落葉闊葉林這一植被類型,并根據(jù)植物的生物、物理特性給出了描述這一類型的相關(guān)地表參數(shù),成功地修正了原模式對美國東部LAI的低估。
【關(guān)鍵詞】：陸面參數(shù) 參數(shù)敏感性試驗 參數(shù)估算 參數(shù)優(yōu)化 區(qū)域模式 動態(tài)植被模型
【學(xué)位授予單位】：南京大學(xué)
【學(xué)位級別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：P435
【目錄】：

• 摘要4-7
• Abstract7-16
• 第一章 緒論16-29
• 1.1 陸-氣相互作用研究的重要性及現(xiàn)狀16-18
• 1.2 陸面過程模式18-20
• 1.3 陸面參數(shù)20-27
• 1.3.1 陸面參數(shù)的重要性20-24
• 1.3.2 陸面參數(shù)的確定及存在的問題24-27
• 1.4 研究區(qū)域27
• 1.5 本文研究思路及章節(jié)設(shè)置27-29
• 第二章 資料、方法與模式介紹29-38
• 2.1 野外觀測資料29-33
• 2.2 區(qū)域研究所需的再分析和遙感數(shù)據(jù)33-34
• 2.3 動態(tài)植被模型用到的驅(qū)動和驗證數(shù)據(jù)34-35
• 2.4 陸面與區(qū)域模式介紹35-38
• 第三章 EFAST方法在陸面參數(shù)敏感性分析中的應(yīng)用38-58
• 3.1 敏感性分析方法39-42
• 3.1.1 EFAST方法介紹39-41
• 3.1.2 多判據(jù)分級方法41-42
• 3.2 驅(qū)動數(shù)據(jù)與模式參數(shù)42-46
• 3.2.1 站點驅(qū)動數(shù)據(jù)介紹42-43
• 3.2.2 CoLM和SSiB2中的可調(diào)參數(shù)43-46
• 3.3 結(jié)果分析46-56
• 3.3.1 陸面模式中由于參數(shù)引起的不確定性46-49
• 3.3.2 一階和總體敏感性分析49-56
• 3.4 本章小結(jié)56-58
• 第四章 基于長期陸面觀測估算關(guān)鍵陸面參數(shù)58-74
• 4.1 數(shù)據(jù)和方法60-63
• 4.2 陸面過程模式介紹63
• 4.3 結(jié)果分析63-72
• 4.3.1 基于臺站觀測估算的地表粗糙度及其變化特征63-65
• 4.3.2 熱傳輸附加阻尼(κB~(-1))的變化特征分析65-72
• 4.4 本章小結(jié)72-74
• 第五章 陸面參數(shù)估算在區(qū)域上的拓展74-84
• 5.1 數(shù)據(jù)與方法74-75
• 5.1.1 總體湍流特征檢驗74-75
• 5.1.2 地表粗糙度和熱傳輸附加阻抗計算方法75
• 5.2 結(jié)果分析75-83
• 5.2.1 三種典型下墊面的地表粗糙度75-76
• 5.2.2 熱傳輸附加阻抗及其參數(shù)化方案比較76-81
• 5.2.3 模式驗證81-83
• 5.3 本章小結(jié)83-84
• 第六章 遺傳算法在陸面過程模式參數(shù)優(yōu)化中的應(yīng)用84-98
• 6.1 數(shù)據(jù)和方法85-90
• 6.1.1 遺傳算法介紹85-88
• 6.1.2 待優(yōu)化的陸面過程模式和參數(shù)88-89
• 6.1.3 試驗設(shè)計89-90
• 6.2 結(jié)果分析90-97
• 6.3 本章小結(jié)97-98
• 第七章 利用衛(wèi)星遙感關(guān)鍵陸面特征改進區(qū)域模式對東亞地區(qū)降水的模擬98-110
• 7.1 數(shù)據(jù)和模式介紹99-101
• 7.1.1 GLOBMAP LAI99
• 7.1.2 地表類型99-100
• 7.1.3 綠葉分?jǐn)?shù)100
• 7.1.4 WRF_NMM/SSiB2介紹100-101
• 7.2 試驗設(shè)計101-102
• 7.3 結(jié)果分析102-108
• 7.4 本章小結(jié)108-110
• 第八章 動態(tài)植被模型中陸面參數(shù)優(yōu)化110-131
• 8.1 模型介紹、驅(qū)動和驗證數(shù)據(jù)111
• 8.2 結(jié)論和討論111-129
• 8.2.1 初始條件111-112
• 8.2.2 真實大氣強迫驅(qū)動112-129
• 8.3 本章小結(jié)129-131
• 第九章 總結(jié)與展望131-134
• 9.1 總結(jié)131-132
• 9.2 展望和存在的問題132-134
• 參考文獻134-154
• 攻讀博士期間文章發(fā)表情況154-155
• 致謝155-156

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