基于AMSR-E微波遙感與TIGGE數(shù)據(jù)的立體干旱監(jiān)測預(yù)報研究.pdf

1、干旱是最為嚴(yán)重的自然災(zāi)害之一，給國民經(jīng)濟(jì)帶來了巨大損失。土壤水分是反應(yīng)干旱的重要指標(biāo)之一，土壤水分的監(jiān)測預(yù)報對干旱研究非常重要。本文分為干旱監(jiān)測與預(yù)報兩大部分。
　　第一，地表干旱監(jiān)測部分。以淮河流域?yàn)檠芯繀^(qū)，基于AMSR-E被動微波遙感數(shù)據(jù)和實(shí)測土壤相對濕度數(shù)據(jù)，構(gòu)建了基于點(diǎn)和面的BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型反演土壤水分，并與AMSR-E土壤水分產(chǎn)品（包括NASA和LPRM兩種產(chǎn)品）進(jìn)行比較，相關(guān)研究結(jié)論如下:
　　基于點(diǎn)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模

2、型在研究區(qū)模擬的土壤水分與AMSR-E土壤水分產(chǎn)品相比優(yōu)勢明顯，與實(shí)測土壤水分相關(guān)性較好、均方根誤差和平均絕對誤差是所有土壤水分產(chǎn)品中最小的。基于面的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對流域尺度的土壤水分空間分布趨勢的反演具有明顯優(yōu)勢，但對分辨率為25km柵格單元格模擬的土壤水分值與實(shí)測值差別很大。將兩種模型結(jié)合起來反演土壤水分能更好地了解土壤水分的時間變化趨勢和空間分布格局，從而有效地監(jiān)測干旱的發(fā)生及其空間分布。
　　第二，干旱預(yù)報部分。基于TIGG

3、E資料應(yīng)用彭曼公式計(jì)算蒸發(fā)量，并驗(yàn)證該蒸發(fā)量;基于TIGGE資料的歐洲中期天氣預(yù)報中心(ECMWF)、美國國家環(huán)境預(yù)報中心(NCEP)和英國氣象局(UKMO)和中國氣象局(CMA)四個中心全球集合預(yù)報模式，對地面要素的24h降水累積降水量進(jìn)行24h-240h預(yù)報時效的超級集合預(yù)報方法的研究（包括多模式和單模式）;再將TIGGE預(yù)報數(shù)據(jù)集驅(qū)動XXT水文模型模擬土壤水分虧缺深和徑流。最后為了統(tǒng)一兩部分干旱等級評估的指標(biāo)，本文探索了兩種干旱等

4、級的指標(biāo)統(tǒng)一方法。
　　研究結(jié)果表明用彭曼公式計(jì)算的蒸發(fā)量與24h累積降雨量預(yù)報數(shù)據(jù)驅(qū)動XXT分布式（降雨-徑流）水文模型模擬土壤水分虧缺深和徑流是合理可行的。
　　對24h累積降雨量的預(yù)報，四個集合預(yù)報模式的預(yù)報結(jié)果差異很大，相同模式的不同成員之間亦很不相同。CMA離散度最大，預(yù)報時差和預(yù)報值的偏差也很大;NCEP和UKMO集合預(yù)報系統(tǒng)對降雨量為0或接近于0值的預(yù)報具有很大優(yōu)勢;ECMWF和NCEP對24h-144h時效的

5、24h累積降雨量預(yù)報效果較其他集合預(yù)報系統(tǒng)的均方根誤差更好。
　　此外，各單模式集合預(yù)報中，比較集合預(yù)報降雨量值，CMA表現(xiàn)最差，ECMWF和UKMO在各個階段都較CMA和NCEP有更高的相關(guān)系數(shù)。從整體看，單模式集成預(yù)報結(jié)果可以綜合模式中各成員的預(yù)報優(yōu)勢，取得更好預(yù)報效果。
　　多模式超級集合預(yù)報24h累積降雨量值較單模式集合預(yù)報更準(zhǔn)確，離散度更低，尤其對降雨量為0或接近于0值的預(yù)報更準(zhǔn)確。但并不是所有組合的超級集合預(yù)報效

6、果都比單模式效果更好，當(dāng)參與的單模式預(yù)報系統(tǒng)預(yù)報效果較差時，可能會大大地降低超級集合預(yù)報的精度。平均而言多模式24h超級集合預(yù)報累積降雨較大多數(shù)單模式更有優(yōu)勢。
　　TIGGE集合預(yù)報的驅(qū)動數(shù)據(jù)集的準(zhǔn)確度直接影響到XXT模型的輸出結(jié)果。ENU超級集合預(yù)報驅(qū)動數(shù)據(jù)驅(qū)動XXT分布式水文模型模擬的土壤水分虧缺深和徑流值與實(shí)測數(shù)據(jù)驅(qū)動該模型的模擬值較其他集合預(yù)報系統(tǒng)相關(guān)性更高，其相關(guān)性系數(shù)達(dá)到0.89和0.93。經(jīng)過回歸分析，可見在眾多的