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机构地区:[1]南京信息工程大学气象灾害省部共建教育部重点实验室,南京210044
出 处:《气象科学》2011年第1期1-10,共10页Journal of the Meteorological Sciences
基 金:国家自然科学基金资助项目(41075082;40905045);江苏省"333高层次人才培养工程"资助项目
摘 要:利用CLM3.0及普林斯顿大学的全球大气外强迫场资料,对中国地区1948—2001年的土壤湿度进行了off-line模拟,进一步评估了CLM3.0对中国地区土壤湿度的模拟能力。结果表明:模式基本能揭示土壤湿度的空间分布型,即华北干、东北和东南湿"二湿一干"的分布特征,但模拟值较观测值普遍偏高;就年际变化而言,在5个分区中,云贵地区模拟的年际变化与观测的相关性最好,东北区域次之,模拟的东部中纬度区域的年际变化较差,全区范围内7月的模拟好于4月;模式对于土壤湿度倾向有一定程度的模拟能力,基本能模拟出4月东北东部区域的干化趋势,但模式模拟的变化幅度较观测值偏小很多,其中以黄淮江淮地区模拟的趋势最差。Using CLM3.0 and atmospheric external forcing data of Princeton University,an off-line test is conducted on the soil moisture in China from 1948 to 2001,we evaluate the capability of CLM 3.0 to simulate the soil moisture in China.The results show that CLM3.0 can basically simulate the spatial distribution of annual average soil moisture in China.The soil is dry in North China but wet in Northeast and Southeast China.However,the simulated soil moisture is generally higher than the observation values.For the five sub-regions,the correlation of inter-annual variability for simulation and observation is the best in Yun-Gui plateau,East China area followed,It is bad in the eastern mid-latitude regions,and the simulation in July is better than in April.CLM can simulate soil moisture trend to a certain degree.It can basically reflect the drying trend of soil moisture in east of Northeast China area,but the rate of change is significantly lower.The simulated trend in Huang-huai and Jiang-huai areas is the worst.
分 类 号:S161.32[农业科学—农业气象学]
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