集成遥感观测和数值模式研究地表蒸散及其影响机制

本项目针对水资源分配与管理中迫切需要的地表蒸散耗水的精确定量问题，拟选择水资源匮乏严重的华北平原为研究区，集成多源模式，通过引入数据同化的方法，以陆面过程模式作为模型算子，遥感机理模型作为观测算子，以直接同化地表水热通量为突破口，综合利用大气模式、遥感观测和陆面过程模型，旨在充分利用数值模型时间延续性与遥感观测二维空间性的互补优势，定量分析不同时间、空间尺度的区域地表蒸散特征，动态揭示研究区域的地表蒸散耗水规律，探索区域地表蒸散的影响机制，实现研究区实际蒸散分布式模拟和监测，为气候变化下的区域水资源规划和管理提供重要的科学依据。

在项目进行的三年间，围绕陆面过程中的水热通量展开相关研究，已全面完成项目既定目标，取得了如下研究进展：（1）系统地研究了区域蒸散遥感机理模型的参数化方案，通过敏感性分析，定量评价了气象因子和遥感因子对蒸散遥感机理模型的影响过程，敏感性分析表明，蒸散遥感模型对地表温度（LST）最敏感，Albedo、NDVI次之，对风速和地表动力粗糙度的敏感性较低。利用区域蒸散模型，基于改进的MODIS驱动数据在不同的时间尺度上对模拟的地表蒸散结果进行验证，结果表明，模型模拟在日尺度上相对误差约为11%，周尺度相对误差约为6%，月、季相对误差平均在4％以内。（2）选择Community Land Model（CLM）模式作为陆面数据同化系统的驱动程序，基于集合卡尔曼滤波（EnKF）算法构建了数据同化系统，开展了大量的数值试验，探索分析了同化土壤湿度、土壤温度、感热通量以及潜热通量对CLM模式对地表水热通量估计精度的影响，研究分析了陆面数据同化系统对集合大小、同化频率、初始场误差、背景误差以及观测误差的敏感性，旨在给出所构建的同化系统在实际运用中的有效策略，实现了同化平台的模式运行、模拟与验证。同化结果表明，无论模拟结果的好坏，同化算法均能够引入观测值的信息改进模拟的结果，但改进的结果受制于模式本身的性能。（3）计算了华北平原48个气象站点1960-2013年的参考作物蒸散量（ETo），华北平原多年平均ETo在1050~1100mm之间，并呈现中部地区较高，山东东部及河北北部地区较低的空间分布特征。利用气象站的蒸发皿实测数据与ETo进行对比，发现ETo与站点蒸发皿实测数据之间具有显著的相关关系。同时分析了华北平原地区蒸散量对气候因子的敏感性及影响机制，探讨了气候因子变化程度对蒸散的影响，加深对蒸散这一流域水循环和能量循环关键环节的认识。结果表明气象因子对蒸散计算的贡献度由大到小依次为：温度、日照时数、风速和相对湿度。1960-2013年华北平原温度呈上升趋势，全区平均温度的年际变化率为0.022℃/a；日照时数、风速和相对湿度呈下降趋势，其年际变化率分别为-0.025h/a，-0.015m/s/a和-0.044%/a。日照时数和风速的下降是引起华北平原蒸散下降的主要原因。