基于离散时间序列观测的地温日变化模拟研究
发布时间：2020-08-12 12:53
【摘要】：地温主要包括地表温度和地表下土壤温度,是全球变化研究中的重要参量。模拟地温日变化,对于研究大气-地表-土壤之间的物质和能量交换具有重要意义。半个世纪以来,基于时间离散观测的地温日变化模拟已经取得了卓有成效的进展。尽管如此,其对热传导过程的模拟仍然存在诸多不尽合理之处,由此带来的模型精度与可扩展性问题,极大地制约了地温日变化的模拟研究走向深入。围绕现有研究所存在的问题,本文从地表能量平衡与热传导偏微分方程出发,试图设计一种基于离散时间序列观测模拟地温日变化的通用策略。本文的贡献主要体现在以下两个方面：(1)构建了晴空地表温度日变化的通用框架(Generic Framework, GEM)模型。在日尺度上,从GEM模型派生出7个子模型,记作GEM-I到GEM-VII,模型的控制参数依次增多(2-12个)。利用美国USCRN (United States Climate Reference Network)站点和MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer)及SEVIRI (Spinning Enhanced Visible and Infrared Imager)的晴空地表温度观测,验证表明,从GEM-Ⅰ到GEM-Ⅶ,模拟精度依次提高,平均绝对误差(Mean Absolute Error, MAE)从1.71 ℃C逐渐减小到0.33℃C。其中,GEM-Ⅱ和GEM-Ⅲ适用于日内观测数据较少的情形,GEM-Ⅵ和GEM-Ⅶ适用于对模拟精度要求较高且一天内有较多观测数据的情形。此外,GEM模型适用于模拟非标准情形的地表温度日变化,如非均匀分布的数据缺口、任意的日温度周期起始时刻、连续多日周期和极昼。(2)考虑土壤日均温度在不同深度上的差异,改进了传统的热传导傅立叶解析法。改进的傅立叶解析模型采用“直接法”和“间接法”的互补策略,耦合年温度周期和日温度周期,利用两个不同深度的土壤温度离散时间序列重建土壤温度日变化场。选用美国SCAN (Soil Climate Analysis Network)站点的土壤温度观测,分别模拟地表下20.3 cm (Test-1)和50.8 cm (Test-2)深度的土壤温度日变化。对于Test-1和Test-2,传统方法的均方根误差(Root Mean Square Error, RMSE)范围分别是1.0～2.1℃C和2.4～4.8℃C；而在改进方法中,“间接法”的RMSE均小于1.0 ℃C,“直接法”的RMSE进一步减小到0.7℃C。结果表明,相较于传统方法,改进方法提高了土壤温度日变化的模拟精度。总体而言,本文在基于时间离散观测模拟地温日变化的理论和技术层面均取得了进步。研究提高了基于离散时间序列观测(特别是遥感观测)模拟地温的精度,为基于离散遥感观测模拟任意时刻的地温铺平了道路。本文所采用的设计策略,对于其它离散观测要素的模拟亦具有借鉴意义。
【学位授予单位】：南京大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：P423.7
【图文】：
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本文编号：2790561
【学位授予单位】：南京大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：P423.7
【图文】：
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本文编号：2790561
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