为研究不同陆面模式对中国区域土壤温度的模拟效果，基于中国气象局陆面数据同化系统（CMA Land Data Assimilation System, CLDAS）大气驱动数据分别驱动Noah和Noah-MP陆面模式进行中国区域土壤温度的模拟（简称：CLDAS＿Noah和CLDAS＿Noah-MP试验），使用2010—2018年中国气象局2380个土壤温度观测站点10和40 cm观测数据以及美国全球陆面数据同化系统（The Global Land Data Assimilation System,GLDAS）驱动的Noah模式（GLDAS＿Noah试验）模拟的土壤温度结果，从空间分布、季节、分区等角度进行了评估，实现了不同驱动数据相同陆面模式和相同驱动数据不同陆面模式的对比分析。结果表明：GLDAS＿Noah、CLDAS＿Noah和CLDAS＿Noah-MP试验均能合理模拟出中国区域土壤温度空间分布，但在量级上有一定差异，主要表现在中国东北、新疆、青藏高原等积雪区。对于相同陆面模式不同驱动数据，均方根误差显示CLDAS＿Noah试验在季节与分区上均优于GLDAS＿Noah试验，间接表明C...

为研究不同陆面模式对中国区域土壤温度的模拟效果，基于中国气象局陆面数据同化系统（CMA Land Data Assimilation System, CLDAS）大气驱动数据分别驱动Noah和Noah-MP陆面模式进行中国区域土壤温度的模拟（简称：CLDAS＿Noah和CLDAS＿Noah-MP试验），使用2010—2018年中国气象局2380个土壤温度观测站点10和40 cm观测数据以及美国全球陆面数据同化系统（The Global Land Data Assimilation System,GLDAS）驱动的Noah模式（GLDAS＿Noah试验）模拟的土壤温度结果，从空间分布、季节、分区等角度进行了评估，实现了不同驱动数据相同陆面模式和相同驱动数据不同陆面模式的对比分析。结果表明：GLDAS＿Noah、CLDAS＿Noah和CLDAS＿Noah-MP试验均能合理模拟出中国区域土壤温度空间分布，但在量级上有一定差异，主要表现在中国东北、新疆、青藏高原等积雪区。对于相同陆面模式不同驱动数据，均方根误差显示CLDAS＿Noah试验在季节与分区上均优于GLDAS＿Noah试验，间接表明C...

为研究不同陆面模式对中国区域土壤温度的模拟效果，基于中国气象局陆面数据同化系统（CMA Land Data Assimilation System, CLDAS）大气驱动数据分别驱动Noah和Noah-MP陆面模式进行中国区域土壤温度的模拟（简称：CLDAS＿Noah和CLDAS＿Noah-MP试验），使用2010—2018年中国气象局2380个土壤温度观测站点10和40 cm观测数据以及美国全球陆面数据同化系统（The Global Land Data Assimilation System,GLDAS）驱动的Noah模式（GLDAS＿Noah试验）模拟的土壤温度结果，从空间分布、季节、分区等角度进行了评估，实现了不同驱动数据相同陆面模式和相同驱动数据不同陆面模式的对比分析。结果表明：GLDAS＿Noah、CLDAS＿Noah和CLDAS＿Noah-MP试验均能合理模拟出中国区域土壤温度空间分布，但在量级上有一定差异，主要表现在中国东北、新疆、青藏高原等积雪区。对于相同陆面模式不同驱动数据，均方根误差显示CLDAS＿Noah试验在季节与分区上均优于GLDAS＿Noah试验，间接表明C...

以考虑了土壤冻融过程的一维水-热-盐分耦合模型SHAW为冻土活动层数据同化系统的动力学约束框架,通过集合卡尔曼滤波算法同化土壤水分和温度的站点观测数据以及被动微波辐射计SSM/I19GHz亮温观测数据,以改善冻土活动层水热状态变量的估计精度,实现模型模拟和观测信息的融合.冬季活动层冻结,同化的关键变量为土壤温度;而夏季同化的关键变量为土壤水分.通过单点同化试验表明,该同化系统能显著改善土壤表层水分和温度的估计精度;同时,在同化过程中给定合理的模型误差协方差项,可将表层优化后的信息迅速传递给深层土壤,达到改善整个土壤廓线状态变量估计的目的.同化结果表明,相对于SHAW模拟结果,同化4cm土壤温度观测后,各层土壤温度RMSE平均减小0.96℃,而同化4cm土壤水分观测数据后,各层土壤水分RMSE平均减小0.020m3·m?3;同化SSM/I19GHz亮温后,各层土壤温度RMSE平均减小0.76℃,各层土壤水分RMSE平均减小0.018m3·m?3.