【摘 要】
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科尔沁沙地是我国四大沙地之一,地处生态环境脆弱且敏感的农牧交错区,极易出现持久的旱灾和风沙灾害。土壤温湿度数据是监测土壤墒情、指导农业生产活动、防灾减灾的重要参考依据。气象站点观测数据在空间尺度上连续性较差,所以亟需探寻能对该地区土壤温湿度数据进行大尺度、连续性模拟的数值模型。本研究利用WRF-CLM和遥感模型2种方法对科尔沁沙地2017—2019年植被生长季的土壤温度、土壤湿度进行模拟,并对结果
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科尔沁沙地是我国四大沙地之一,地处生态环境脆弱且敏感的农牧交错区,极易出现持久的旱灾和风沙灾害。土壤温湿度数据是监测土壤墒情、指导农业生产活动、防灾减灾的重要参考依据。气象站点观测数据在空间尺度上连续性较差,所以亟需探寻能对该地区土壤温湿度数据进行大尺度、连续性模拟的数值模型。本研究利用WRF-CLM和遥感模型2种方法对科尔沁沙地2017—2019年植被生长季的土壤温度、土壤湿度进行模拟,并对结果进行对比分析。具体得到以下结论:（1）WRF-CLM模型具有模拟科尔沁沙地土壤温度和土壤湿度的能力。（2）在同一时空上,WRF-CLM模拟的土壤温度值低于遥感。WRF-CLM模拟土壤温度均值为292.50K,遥感方法模拟的土壤温度均值为302.47K。WRF-CLM与遥感模拟土壤温度的均方根误差均值为11.1K,相对误差均值为3.44%,两个模型的结果整体上的空间分布具有一致性。（3）WRF-CLM模拟土壤湿度单位为m~3/m~3,遥感模型采用TVDI模拟土壤湿度结果是0—1的指数,且TVDI值越大,表示土壤湿度值越低,反之TVDI值越趋近于0,表示土壤湿度值越高。本研究对2017—2019年15个月的数据进行对比,仅201708、201807、201809、201905、201906、201907、201908和201909结果互为负相关,但相关性很小,仅为R~2＜0.1,因此,暂时无法比较WRF-CLM与遥感模型模拟土壤湿度的能力。对于WRF-CLM与遥感模型模拟土壤湿度的能力尚需要地面实测数据进行评估。
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