中国沙漠 ›› 2024, Vol. 44 ›› Issue (2): 172-184.DOI: 10.7522/j.issn.1000-694X.2023.00164
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收稿日期:
2023-08-24
修回日期:
2023-11-24
出版日期:
2024-03-20
发布日期:
2024-03-19
通讯作者:
康汉青
作者简介:
康汉青(E-mail: 002651@nuist.edu.cn)基金资助:
Hanyong Ding1(), Hanqing Kang1,2(
), Jingjing Lv1
Received:
2023-08-24
Revised:
2023-11-24
Online:
2024-03-20
Published:
2024-03-19
Contact:
Hanqing Kang
摘要:
针对2021年3月华北两次强沙尘暴过程,研究了10款土壤湿度产品在沙尘源地(戈壁沙漠地区)的空间分布,并选择了其中4款(ERA5、 GLDAS、NCEP/FNL 和 SMAP L3)驱动WRF-CMAQ对两次沙尘暴过程进行模拟。最后结合110个受沙尘影响城市的实际观测结果,对4款产品的模拟效果进行评估,以研究其对两次沙尘过程模拟准确性和实用性的影响。结果表明:(1)仅基于卫星反演的产品,普遍存在缺测区域,且空间分布的异质性较强,4款产品中仅SMAP L3表现较好;“开放环”模型产品和经过卫星数据同化的模型产品在空间分布上均一性较强,质量较高。(2)在沙尘源地,ERA5、ERA5-Land和SMAP L3中的土壤湿度较低,AMSR2-JAXA、GLDAS、GLEAM、NCEP/FNL和SMAP L4中的土壤湿度相对较高。(3)第一次沙尘过程中4款产品对PM10浓度的预测都有一定的低估;第二次沙尘过程中ERA5和SMAP L3高估而NCEP/FNL和GLDAS低估了统计站点的PM10浓度;模拟值的高低与其所基于的沙尘源地土壤湿度均值呈负相关。在两次沙尘暴过程的模拟结果中,SMAP L3和ERA5两款产品表现较好,GLDAS次之,而NCEP/FNL产品造成了对沙尘浓度的明显低估。
中图分类号:
丁涵泳, 康汉青, 吕晶晶. 土壤湿度产品对2021年3月华北强沙尘暴模拟结果的影响[J]. 中国沙漠, 2024, 44(2): 172-184.
Hanyong Ding, Hanqing Kang, Jingjing Lv. Impact of soil moisture products on the simulation results of super sandstorms during March of 2021 in North China[J]. Journal of Desert Research, 2024, 44(2): 172-184.
数据产品 | 产品简介 | 分辨率 | 研究变量 | |
---|---|---|---|---|
时间 | 空间 | |||
基于卫星反演产品 | ||||
AMSR2-JAXA | 日本宇宙航空研究开发机构(JAXA)根据搭载在全球变化观测任务——水资源1号卫星(GCOM-W1)上的用于测量地球表面的先进微波扫描辐射计(AMSR),基于频率和偏振指数查找表的算法开发的土壤湿度产品[ | ~12 h | 0.1° | Geophysical Data |
AMSR2-LPRM | 荷兰阿姆斯特丹自由大学联合美国航空航天局(NASA)根据AMSR数据开发的陆表参数反演模型算法(LPRM)土壤湿度产品 | ~12 h | 0.1° | soil_moisture_x |
SMAP L3 | 土壤湿度主-被动探测卫星(SMAP)基于L2观测数据的“每日增强全球复合射频”土壤湿度数据(SMAP_L3_SM_P_E) | 1 d | 9 km | soil_moisture_scav |
SMOS | 土壤湿度与海洋盐度(SMOS)是ESA地球探索者(Earth Explorers)项目的第二项任务,观测陆地表层(前几厘米)的土壤湿度和海洋表面盐度[ | ~1 h | ~40 km | Soil_Moisture |
“开放环”模型产品 | ||||
EAR5-Land | 欧洲中期天气预报中心(ECMWF)第五代陆面再分析数据集(ERA5-Land)是专门针对陆地过程的高分辨率再分析数据产品,受到ERA5气象场的驱动,在用于陆地表面交换的单一碳-水分块状欧洲中心方案模型(CHTESSEL)模拟下生成,未与集成预报系统(IFS)的大气模块或海洋波浪模型耦合[ | 1 h | 0.1° | swvl1 |
GLDAS | 全球陆面数据同化系统 (GLDAS) 由NASA、戈达德太空飞行中心(GSFC)、美国国家海洋和大气管理局(NOAA)和国家环境预报中心(NCEP)的科学家共同开发[ | 3 h | 0.25° | SoilMoi0_10cm_inst |
经过卫星数据同化的模型产品 | ||||
ERA5 | 欧洲中期天气预报中心(ECMWF)发布的第五代再分析数据集[ | 1 h | 0.25° | SWVL1_GDS0_DBLY |
GLEAM | 全球陆地蒸发阿姆斯特丹模型(GLEAM)是一套专门用于通过卫星数据估算陆地蒸发和根区土壤湿度的算法。在GLEAM中,土壤湿度的卫星观测值与方程预测的第一土壤层的模拟水分含量同化[ | 1 d | 0.25° | SMsurf |
NCEP/FNL | 美国国家环境预报中心再分析数据集(NCEP/FNL),基于全球陆面数据同化系统(GLDAS) | 6 h | 0.25° | SOILW_P0_2L106_GLL0 |
SMAP L4 | 土壤湿度主-被动探测卫星(SMAP)L4产品通过将SMAP数据集中的亮温数据同化到陆面模型中而获得[ | 3 h | 9 km | sm_surface_analysis |
表1 土壤湿度产品数据集分类与属性
Table 1 Classification and attributes of soil moisture product datasets
数据产品 | 产品简介 | 分辨率 | 研究变量 | |
---|---|---|---|---|
时间 | 空间 | |||
基于卫星反演产品 | ||||
AMSR2-JAXA | 日本宇宙航空研究开发机构(JAXA)根据搭载在全球变化观测任务——水资源1号卫星(GCOM-W1)上的用于测量地球表面的先进微波扫描辐射计(AMSR),基于频率和偏振指数查找表的算法开发的土壤湿度产品[ | ~12 h | 0.1° | Geophysical Data |
AMSR2-LPRM | 荷兰阿姆斯特丹自由大学联合美国航空航天局(NASA)根据AMSR数据开发的陆表参数反演模型算法(LPRM)土壤湿度产品 | ~12 h | 0.1° | soil_moisture_x |
SMAP L3 | 土壤湿度主-被动探测卫星(SMAP)基于L2观测数据的“每日增强全球复合射频”土壤湿度数据(SMAP_L3_SM_P_E) | 1 d | 9 km | soil_moisture_scav |
SMOS | 土壤湿度与海洋盐度(SMOS)是ESA地球探索者(Earth Explorers)项目的第二项任务,观测陆地表层(前几厘米)的土壤湿度和海洋表面盐度[ | ~1 h | ~40 km | Soil_Moisture |
“开放环”模型产品 | ||||
EAR5-Land | 欧洲中期天气预报中心(ECMWF)第五代陆面再分析数据集(ERA5-Land)是专门针对陆地过程的高分辨率再分析数据产品,受到ERA5气象场的驱动,在用于陆地表面交换的单一碳-水分块状欧洲中心方案模型(CHTESSEL)模拟下生成,未与集成预报系统(IFS)的大气模块或海洋波浪模型耦合[ | 1 h | 0.1° | swvl1 |
GLDAS | 全球陆面数据同化系统 (GLDAS) 由NASA、戈达德太空飞行中心(GSFC)、美国国家海洋和大气管理局(NOAA)和国家环境预报中心(NCEP)的科学家共同开发[ | 3 h | 0.25° | SoilMoi0_10cm_inst |
经过卫星数据同化的模型产品 | ||||
ERA5 | 欧洲中期天气预报中心(ECMWF)发布的第五代再分析数据集[ | 1 h | 0.25° | SWVL1_GDS0_DBLY |
GLEAM | 全球陆地蒸发阿姆斯特丹模型(GLEAM)是一套专门用于通过卫星数据估算陆地蒸发和根区土壤湿度的算法。在GLEAM中,土壤湿度的卫星观测值与方程预测的第一土壤层的模拟水分含量同化[ | 1 d | 0.25° | SMsurf |
NCEP/FNL | 美国国家环境预报中心再分析数据集(NCEP/FNL),基于全球陆面数据同化系统(GLDAS) | 6 h | 0.25° | SOILW_P0_2L106_GLL0 |
SMAP L4 | 土壤湿度主-被动探测卫星(SMAP)L4产品通过将SMAP数据集中的亮温数据同化到陆面模型中而获得[ | 3 h | 9 km | sm_surface_analysis |
图2 2021年3月7日至31日AMSR2-JAXA(A)、AMSR2-LPRM(B)、SMAP L3(C)、SMOS L2(D)、ERA5-Land(E)、GLDAS(F)、ERA5(G)、GLEAM(H)、NCEP/FNL(I)、SMAP L4 (J)产品土壤湿度平均空间分布注:基于自然资源部标准地图服务网站标准地图(审图号:GS(2020)4632号)制作,底图边界无修改
Fig.2 Average spatial distribution of soil moisture for the products AMSR2-JAXA (A),AMSR2-LPRM (B), SMAP L3 (C), SMOS L2 (D), ERA5-Land (E), GLDAS (F), ERA5 (G), GLEAM (H), NCEP/FNL (I), SMAP L4(J) from March 7 to March 31, 2021
图4 2021年3月15日08:00 ERA5(A)、GLDAS(B)、NCEP/FNL(C)、SMAP L3(D)的PM10浓度模拟结果与110座站点观测值(图中圆圈表示城市站点观测结果,填色图表示模拟结果,使用共同的色标)注:基于自然资源部标准地图服务网站标准地图(审图号:GS(2020)4632号) 制作,底图边界无修改
Fig.4 The PM10 concentration simulation results of ERA5(A), GLDAS(B), NCEP/FNL(C), SMAP L3 (D) on March 15, 2021 at 08:00, compared with the observed values at 110 sites (the circles in the figure represent the observed results at city sites, the colored contours represents the simulation results, using a common color bar)
图5 2021年3月28日05:00 ERA5(A)、GLDAS(B)、NCEP/FNL(C)、SMAP L3(D)的PM10浓度模拟结果与110座站点观测值(图中圆圈表示城市站点观测结果,填色图表示模拟结果,使用共同的色标)注:基于自然资源部标准地图服务网站标准地图(审图号:GS(2020)4632号)制作,底图边界无修改
Fig.5 The PM10 concentration simulation results of ERA5 (A), GLDAS (B), NCEP/FNL (C), SMAP L3 (D) on March 28, 2021 at 05:00, compared with the observed values at 110 sites (the circles in the figure represent the observed results at city sites, the colored contours represents the simulation results, using a common color bar)
土壤湿度 数据产品 | 第一次沙尘暴过程 | 第二次沙尘暴过程 | ||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
R | Bias /(μg·m-3) | RMSE /(μg·m-3) | NMB /% | FGE | R | Bias /(μg·m-3) | RMSE /(μg·m-3) | NMB /% | FGE | |
ERA5 | 0.55 | -199.27 | 915.72 | -32.08 | 0.14 | 0.76 | 86.84 | 535.14 | 26.86 | 0.11 |
GLDAS | 0.60 | -278.67 | 879.84 | -37.31 | 0.15 | 0.78 | -139.72 | 501.01 | -28.88 | 0.16 |
NCEP/FNL | 0.54 | -434.60 | 965.30 | -58.64 | 0.19 | 0.75 | -161.01 | 550.59 | -31.74 | 0.18 |
SMAP L3 | 0.61 | -82.28 | 895.02 | -7.16 | 0.12 | 0.77 | 120.35 | 587.95 | 35.55 | 0.12 |
表2 两次沙尘暴过程PM10 模拟结果与观测值的相关系数、偏差、均方根误差、归一化均值偏差和分数总误差
Table 2 R, Bias, RMSE, NMB, and FGE of PM10 between model simulations and observations in two sandstorm events
土壤湿度 数据产品 | 第一次沙尘暴过程 | 第二次沙尘暴过程 | ||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
R | Bias /(μg·m-3) | RMSE /(μg·m-3) | NMB /% | FGE | R | Bias /(μg·m-3) | RMSE /(μg·m-3) | NMB /% | FGE | |
ERA5 | 0.55 | -199.27 | 915.72 | -32.08 | 0.14 | 0.76 | 86.84 | 535.14 | 26.86 | 0.11 |
GLDAS | 0.60 | -278.67 | 879.84 | -37.31 | 0.15 | 0.78 | -139.72 | 501.01 | -28.88 | 0.16 |
NCEP/FNL | 0.54 | -434.60 | 965.30 | -58.64 | 0.19 | 0.75 | -161.01 | 550.59 | -31.74 | 0.18 |
SMAP L3 | 0.61 | -82.28 | 895.02 | -7.16 | 0.12 | 0.77 | 120.35 | 587.95 | 35.55 | 0.12 |
图6 16座受沙尘暴影响城市2021年3月14日00:00至16日23:00 PM10观测值与模拟结果时间序列
Fig.6 Time series of observed and simulated PM10 values in 16 cities affected by sandstorms from 00:00 on March 14 to 23:00 on March 16, 2021
图7 16座受沙尘暴影响城市2021年3月26日12:00至29日12:00 PM10观测值与模拟结果时间序列
Fig.7 Time series of observed and simulated PM10 values in 16 cities affected by sandstorms from 12:00 on March 26 to 12:00 on March 29, 2021
土壤湿度 数据产品 | 第一次沙尘暴过程 | 第二次沙尘暴过程 | ||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
R | Bias /(μg·m-3) | RMSE /(μg·m-3) | NMB /% | FGE | R | Bias /(μg·m-3) | RMSE /(μg·m-3) | NMB /% | FGE | |
ERA5 | 0.79 | -159.96 | 719.95 | -24.52 | 0.10 | 0.82 | 91.36 | 519.97 | 29.77 | 0.10 |
GLDAS | 0.79 | -249.22 | 721.24 | -30.67 | 0.11 | 0.80 | -139.71 | 468.18 | -27.70 | 0.15 |
NCEP/FNL | 0.78 | -425.65 | 840.49 | -53.88 | 0.15 | 0.77 | -163.52 | 520.33 | -30.95 | 0.17 |
SMAP L3 | 0.80 | -34.76 | 724.65 | -0.13 | 0.10 | 0.81 | 130.64 | 577.98 | 40.51 | 0.11 |
表3 经同步峰值处理的两次沙尘暴过程PM10 模拟结果与观测值的相关系数、偏差、均方根误差、归一化均值偏差和分数总误差
Table 3 R, Bias, RMSE, NMB, and FGE of PM10 between model simulations and observations in two sandstorm events after synchronous peak adjustment
土壤湿度 数据产品 | 第一次沙尘暴过程 | 第二次沙尘暴过程 | ||||||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
R | Bias /(μg·m-3) | RMSE /(μg·m-3) | NMB /% | FGE | R | Bias /(μg·m-3) | RMSE /(μg·m-3) | NMB /% | FGE | |
ERA5 | 0.79 | -159.96 | 719.95 | -24.52 | 0.10 | 0.82 | 91.36 | 519.97 | 29.77 | 0.10 |
GLDAS | 0.79 | -249.22 | 721.24 | -30.67 | 0.11 | 0.80 | -139.71 | 468.18 | -27.70 | 0.15 |
NCEP/FNL | 0.78 | -425.65 | 840.49 | -53.88 | 0.15 | 0.77 | -163.52 | 520.33 | -30.95 | 0.17 |
SMAP L3 | 0.80 | -34.76 | 724.65 | -0.13 | 0.10 | 0.81 | 130.64 | 577.98 | 40.51 | 0.11 |
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