【摘 要】
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选取淮河流域为研究区域,利用2016年6月至2019年5月流域内的313个土壤水分观测站0～10 cm土壤体积含水量数据,使用多种指标分析SMAP卫星(Soil Moisture Active Passive)9 km分辨率土壤水分产品(L2_SM_P_E)精度的空间和时间(年、月、日尺度)特征,并讨论植被、土壤、地形等对精度影响.结果 表明:①整体来看,L2_SM_P_E在淮河流域达不到0.04 m3/m3的预期精度,存在湿区高估、干区低估的现象,但可以较好地反映流域土壤水分的空间分布特征,也能较为准确
【机 构】
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安徽省气象台,安徽合肥230000;淮河流域气象中心,安徽合肥230000
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选取淮河流域为研究区域,利用2016年6月至2019年5月流域内的313个土壤水分观测站0～10 cm土壤体积含水量数据,使用多种指标分析SMAP卫星(Soil Moisture Active Passive)9 km分辨率土壤水分产品(L2_SM_P_E)精度的空间和时间(年、月、日尺度)特征,并讨论植被、土壤、地形等对精度影响.结果 表明:①整体来看,L2_SM_P_E在淮河流域达不到0.04 m3/m3的预期精度,存在湿区高估、干区低估的现象,但可以较好地反映流域土壤水分的空间分布特征,也能较为准确地指示高湿区和低湿区.②L2_SM_P_E的精度存在明显的区域差异和季节差异.冬季精度明显优于其他季节,流域大部分地区的无偏均方根误差(ubRMSE)均接近预期精度,且在流域北部的部分地区、伏牛山区和大别山区达到了预期精度.在春秋季,流域北部和大别山区的精度较高.夏季L2_SM_P_E的可用性较差.③L2_SM_P_E和降水有较好的一致性,对降水的响应比土壤水分观测值敏感.在降水过程中和降水结束后,L2_SM_P_E的误差以随机误差为主;当土壤相对干燥,则以系统性负偏差为主.④L2_SM_P_E的精度与采样点的土壤类型关系并不密切,山地地区的精度要优于其他地区.
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