張蕾,郭安紅,何 亮,吳門新,趙曉鳳,譚方穎

(國家氣象中心 北京 100081)

土壤水分是地-氣耦合系統(tǒng)的重要組成部分,控制著水和能量的流通轉(zhuǎn)化,可以直接反映農(nóng)田土壤水分狀況,是表征農(nóng)業(yè)旱澇狀況的一個重要因子[1],也被視為一種重要的農(nóng)業(yè)旱澇監(jiān)測指標(biāo)[2]。獲取時效性高、空間分辨率高、準(zhǔn)確性高的土壤水分,對開展土壤墑情監(jiān)測和農(nóng)業(yè)旱澇影響評估起指導(dǎo)和決定性作用。

目前,獲取土壤水分的方式主要有地面觀測、遙感反演和陸面模式模擬等方式。地面觀測方法可以獲取觀測站點(diǎn)目標(biāo)上不同深度的土壤水分?jǐn)?shù)據(jù),獲取的土壤水分準(zhǔn)確性高[3-4],隨著全國土壤水分自動觀測站網(wǎng)的建立,使得土壤水分觀測具備逐小時的時效性;但地面觀測的方法無法獲取大尺度空間場的土壤水分,空間精度低。遙感反演的方法為獲取區(qū)域尺度的土壤水分提供了有效的手段,按遙感測量手段主要分為光學(xué)遙感、主被動微波遙感和多源遙感等方式[5]。光學(xué)遙感方式具有傳感器多、空間分辨率高的優(yōu)點(diǎn)[6-7],微波遙感具有全天候全天時和對土壤水分變化高敏感性的優(yōu)點(diǎn)[8-9]。全球已經(jīng)發(fā)布了如SMMR、ASCAT、AMSR-E、AMSR2、SMOS、SMAP、ESA CCI 以及風(fēng)云三號衛(wèi)星的MWRI 等土壤水分產(chǎn)品[10-12]。受云、大氣及重返周期等影響[5,13],衛(wèi)星遙感監(jiān)測的土壤水分及時性和準(zhǔn)確性還有待提高。隨著陸面模式和數(shù)據(jù)同化技術(shù)的不斷發(fā)展,國內(nèi)外主要陸面數(shù)據(jù)同化系統(tǒng),如GLDAS、NLDAS、ELDAS、CLDAS 等通過融合不同空間分辨率的多源數(shù)據(jù)生成了土壤濕度產(chǎn)品[14-17]。其中,中國氣象局陸面數(shù)據(jù)同化系統(tǒng)(CLDAS)具有高空間分辨率、高時效性的特點(diǎn),近年來一些專家學(xué)者對CLDAS 土壤濕度產(chǎn)品在中國不同部分地區(qū)的適用性做了檢驗(yàn)評估[18-19]: 其中,韓帥等[20]對CLDAS V1.0 的土壤濕度模擬產(chǎn)品進(jìn)行精度評估,結(jié)果顯示CLDAS 模擬結(jié)果整體上具備較高精度,其中青藏高原地區(qū)模擬結(jié)果優(yōu)于國際同類產(chǎn)品;崔園園等[21]評估了CLDAS V2.0的0～20 cm 土壤相對濕度產(chǎn)品在東北地區(qū)的適用性,結(jié)果發(fā)現(xiàn)其適用性由西南向東北方向遞減,在吉林和遼寧省的適用性更好;秦道清等[22]研究發(fā)現(xiàn)北京地區(qū)CLDAS 的0～10 cm 土壤濕度產(chǎn)品與觀測數(shù)據(jù)具有一致的變化趨勢,且CLDAS 的土壤濕度數(shù)值普遍高于觀測的土壤濕度數(shù)值;孫小龍等[23]分析得到CLDAS 在內(nèi)蒙古地區(qū)能很好地再現(xiàn)日土壤濕度動態(tài)變化情況;劉東明等[24]評估發(fā)現(xiàn)遼寧省生長季CLDAS 模擬的3 個層次土壤相對濕度與觀測值在時間尺度上存在一致變化趨勢、相關(guān)性顯著。上述研究多集中在CLDAS 的某一層次土壤濕度或者較小區(qū)域內(nèi)或者年內(nèi)的某個時間段,亟須開展多層次土壤濕度模擬產(chǎn)品在全國大范圍內(nèi)應(yīng)用的綜合評估。

本研究利用2020-2021 年CLDAS 模擬的逐日土壤相對濕度和全國土壤水分自動站觀測的土壤相對濕度資料,著眼于逐日和逐月、逐點(diǎn)和逐氣象地理區(qū)域的時空尺度,系統(tǒng)性評估了CLDAS 模擬的土壤相對濕度精度及適用性,為認(rèn)知不同區(qū)域CLDAS土壤相對濕度的準(zhǔn)確性、如何應(yīng)用CLDAS 數(shù)據(jù)以及進(jìn)一步提高CLDAS 的準(zhǔn)確性提供了參考依據(jù),以期更好地利用CLDAS 數(shù)據(jù)開展土壤水分及旱澇災(zāi)害的監(jiān)測評估。

1 材料與方法

1.1 數(shù)據(jù)來源

本文所用的中國氣象局陸面數(shù)據(jù)同化系統(tǒng)第二版(CLDAS V2.0)土壤相對濕度源于國家氣象信息中心,CLDAS 通過融合多源數(shù)據(jù)獲得亞洲地區(qū)土壤濕度格點(diǎn)數(shù)據(jù)[20]。數(shù)據(jù)包括2020 年和2021 年模擬的逐日0～10 cm、0～20 cm 和0～50 cm 層次的土壤相對濕度,空間分辨率0.0625°×0.0625°。

為了對CLDAS 土壤相對濕度數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)評估,選取全國土壤水分自動站觀測的土壤相對濕度作為參照。在對CLDAS 土壤濕度數(shù)據(jù)進(jìn)行檢驗(yàn)評估前,需要對土壤水分自動站觀測的逐小時土壤相對濕度進(jìn)行數(shù)據(jù)檢驗(yàn)和質(zhì)量控制;對全國2700 多個土壤水分自動站的土壤相對濕度數(shù)據(jù)進(jìn)行奇異值分析、突變性和一致性檢驗(yàn)、對降水敏感性分析、空間分布連續(xù)性檢驗(yàn)[4,25],最后選取了1984 個數(shù)據(jù)質(zhì)量較好的土壤水分自動站作為參考(圖1)。對逐日內(nèi)各小時觀測數(shù)據(jù)取算術(shù)平均得到逐日土壤相對濕度,最后獲取1984 個站點(diǎn)2020 年和2021 年逐日0～10 cm、10～20 cm、20～30 cm、30～40 cm、40～50 cm 層次的土壤相對濕度。

圖1 研究區(qū)域及土壤水分自動站分布[審圖號為GS (2019) 3082 號的標(biāo)準(zhǔn)地圖制作,底圖無修改,下同]Fig.1 The location of study region and automatic soil moisture stations

1.2 數(shù)據(jù)匹配

由于CLDAS 是格點(diǎn)數(shù)據(jù),土壤水分自動站是站點(diǎn)數(shù)據(jù),因此在匹配過程中將土壤水分自動站匹配到對應(yīng)的CLDAS 網(wǎng)格,這樣就構(gòu)建了土壤水分自動站和匹配的CLDAS 數(shù)據(jù)樣本。

在土壤不同層次數(shù)據(jù)進(jìn)行匹配時,對應(yīng)匹配原則為: 1) CLDAS 的0～10 cm 對應(yīng)土壤水分自動站的0～10 cm;2) CLDAS 的0～20 cm 對應(yīng)土壤水分自動站的0～10 cm、10～20 cm 算術(shù)平均;3) CLDAS 的0～50 cm 對應(yīng)土壤水分自動站的0～10 cm、10～20 cm、20～30 cm、30～40 cm、40～50 cm 算術(shù)平均。以此,獲取CLDAS 和土壤水分自動站對應(yīng)層次的匹配數(shù)據(jù)。

中國地理范圍廣、氣候類型多樣,根據(jù)中國氣象局2021 年印發(fā)(氣辦發(fā)〔2021〕48 號文)的氣象地理區(qū)劃規(guī)范,中國陸地氣象地理一級地區(qū)區(qū)劃包括10 個區(qū)域,分別為華北地區(qū)、東北地區(qū)、華東地區(qū)、華中地區(qū)、華南地區(qū)、西南地區(qū)、西北地區(qū)、內(nèi)蒙古地區(qū)、西藏地區(qū)、新疆地區(qū)(圖1)。在進(jìn)行區(qū)域土壤濕度檢驗(yàn)評估時,將不同區(qū)域內(nèi)站點(diǎn)通過算術(shù)平均的方法集成得到區(qū)域平均土壤相對濕度CLDAS 模擬值和觀測值。

1.3 評估指標(biāo)

在對土壤相對濕度值CLDAS 模擬值和觀測值進(jìn)行檢驗(yàn)評估時,采用相關(guān)系數(shù)(R)、均方根誤差(RMSE)、偏差(Bias)等統(tǒng)計(jì)對比指標(biāo)。

式中:n為樣本數(shù),xi為第i天CLDAS 模擬的土壤相對濕度,yi為第i天土壤水分自動站觀測的土壤相對濕度,、分別為評估時段CLDAS 模擬的平均值、觀測的平均值。評估時段選取逐日、逐月兩種時間尺度,評估空間選取站點(diǎn)、氣象地理區(qū)域兩種空間尺度。因此,可以從不同時空尺度對CLDAS 模擬的土壤相對濕度進(jìn)行檢驗(yàn)和應(yīng)用評估。

2 結(jié)果與分析

2.1 土壤相對濕度逐日變化

從不同區(qū)域逐日土壤相對濕度的變化(圖2)來看,0～10 cm、0～20 cm、0～50 cm 層次上CLDAS 模擬值和觀測值在2020 年、2021 年內(nèi)變化規(guī)律相似。東北地區(qū)3 月起隨著土壤逐漸化凍,土壤相對濕度明顯增大,4 月下旬起土壤相對濕度波動變化略呈下降趨勢,進(jìn)入7、8 月份土壤相對濕度隨著降雨增加呈增加趨勢,隨后降水減弱、土壤相對濕度呈下降趨勢;內(nèi)蒙古、西北和華北地區(qū)土壤相對濕度變化規(guī)律相似,隨著土壤化凍呈下降趨勢-波動變化-夏季降雨集中期呈增加趨勢-降水減少呈下降趨勢;新疆地區(qū)3 月起隨著土壤逐漸化凍、土壤相對濕度逐漸增加,5 月后波動下降;華東和華中地區(qū)土壤相對濕度1-2 月整體維持較高值、3-5 月呈下降趨勢、6-8 月隨著降水增加維持在高值波動、9 月起波動下降;華南地區(qū)土壤相對濕度2 月起整體波動變化、階段性不明顯;西南地區(qū)土壤相對濕度1-3月整體呈下降趨勢、4-7 月伴隨降雨有所增加、8月有所下降、9-10 月伴隨秋雨增加、11 月后逐漸下降;西藏地區(qū)土壤相對濕度在8 月前整體呈增加趨勢、隨后呈下降趨勢。不同層次土壤相對濕度變化對比結(jié)果來看,0～10 cm、0～20 cm 層次CLDAS 模擬值與觀測值較為接近、0～50 cm 層次模擬值普遍低于觀測值;土壤相對濕度出現(xiàn)高值的時段,0～10 cm、0～20 cm、0～50 cm 層次間的數(shù)值差異較小;隨著土壤相對濕度值降低,0～50 cm 與0～10 cm、0～20 cm 的數(shù)值差異變大。與觀測值相比,除了新疆、華中、華南地區(qū),大部分區(qū)域CLDAS 模擬值整體偏高?？傮w來看,各個區(qū)域CLDAS 模擬的土壤相對濕度變化規(guī)律與觀測值具有較好一致性。

圖2 區(qū)域土壤相對濕度觀測值與CLDAS 模擬值逐日變化 (日序1為2020 年1 月1 日)Fig.2 Daily changes of regional observed and CLDAS simulated relative soil moistures (The first of the day series is January 1,2020)

2.2 土壤相對濕度空間對比

依據(jù)空間上各點(diǎn)土壤相對濕度CLDAS 模擬值和觀測值的逐日變化,進(jìn)行空間對比。從0～10 cm 層次上CLDAS 模擬值和觀測值相關(guān)系數(shù)(圖3)來看,大部地區(qū)相關(guān)系數(shù)在0.4 甚至0.6 以上,其中東北、內(nèi)蒙古中東部、華北北部和西部、西北中部和東北部、華東中南部、華中西部和南部、華南大部、西南南部相關(guān)系數(shù)達(dá)0.8 以上;均方根誤差普遍小于30%,東北中部和南部、內(nèi)蒙古中部、華北中北部、西北東部、華東中部、華中中部、西南中部和東北部、西藏東部CLDAS 模擬值大于觀測值且正偏差值在20%以內(nèi)。對0～20 cm (圖3)和0～50 cm (圖3)層次土壤相對濕度而言,大部地區(qū)CLDAS 模擬值和觀測值的相關(guān)系數(shù)普遍達(dá)0.6 以上、均方根誤差普遍小于30%;東北中部和南部、內(nèi)蒙古中部、華北中北部、西北東部、華東中部、華中中部、西南中部和東北部、西藏東部等地CLDAS 模擬值大于觀測值且正偏差值普遍在20%以內(nèi)。

將站點(diǎn)進(jìn)行空間集成,可以得到區(qū)域尺度土壤相對濕度模擬值和觀測值的對比情況(表1)。各個區(qū)域0～10 cm 相關(guān)系數(shù)為0.78～0.95 (通過P<0.05 的顯著性水平檢驗(yàn)),以華南最高,其次是內(nèi)蒙古、西南,華東最低;均方根誤差為5.70%～17.26%,以華東最小,其次是新疆、華中,西藏最大;偏差為-6.63%～15.80%,華中偏差絕對值最小,其次是華東、新疆,西藏最大。0～20 cm 相關(guān)系數(shù)為0.78～0.95 (通過P<0.05 的顯著性水平檢驗(yàn)),以東北和內(nèi)蒙古最高,其次是華南、西南、華北,華東最低;均方根誤差為4.45%～14.03%,以華東最小,其次是華南、華中,西藏最大;偏差為-5.36%～12.56%,華東偏差絕對值最小,其次是華中、新疆,西藏最大。0～50 cm 相關(guān)系數(shù)為0.68～0.97(通過P<0.05 的顯著性水平檢驗(yàn)),以東北最高,其次是內(nèi)蒙古、華北、西南,華中最低(0.70);均方根誤差為4.00%～15.83%,以華東最小,其次是東北、西南,西藏最大;偏差為-9.83%～9.62%,東北偏差絕對值最小,其次是華東、西北,華南最大。隨著土壤層次加深,東北和內(nèi)蒙古土壤相對濕度模擬值和觀測值的相關(guān)系數(shù)變大、均方根誤差和偏差值變小;新疆相關(guān)系數(shù)變化不大、均方根誤差和偏差值變大;華東相關(guān)系數(shù)變小、均方根誤差變小、偏差值先變小后變大;華中相關(guān)系數(shù)變小、均方根誤差先變小后變大、偏差值變大;華南相關(guān)系數(shù)變小、均方根誤差先變小后變大、偏差值先變小后變大;西北和西南相關(guān)系數(shù)變化不大、均方根誤差和偏差值變小;西藏相關(guān)系數(shù)先變大后變小、均方根誤差先變小后變大、偏差值變小。

2.3 土壤相對濕度時空對比

進(jìn)一步將時間序列進(jìn)行細(xì)化,探究了不同區(qū)域逐月土壤相對濕度CLDAS 模擬值和觀測值的對比情況。從相關(guān)系數(shù)(表2)來看,除了少數(shù)地區(qū)在個別月份(1、3、4、5 月)沒有通過P<0.05的顯著性水平檢驗(yàn)外,多數(shù)地區(qū)大部分月份的相關(guān)性較好。東北、內(nèi)蒙古、華北、西北、新疆和西藏0～10 cm 層次土壤相對濕度CLDAS 模擬值和觀測值的相關(guān)系數(shù)高值月份集中在6-10 月,以10 月最高(0.89～0.99),其次是9 月(0.74～0.96),4 月的相關(guān)性較低、甚至出現(xiàn)負(fù)值;華東、華中除3-5 月和12 月相關(guān)性較低外,其余月份相關(guān)性均較高,相關(guān)系數(shù)分別為0.75～0.96、0.86～0.97;華南各月相關(guān)性均較高,達(dá)0.89～0.98;西南除12 月較低外(0.41),其余月份相關(guān)系數(shù)為0.77～0.96。東北、內(nèi)蒙古、華北、西北、新疆和西藏0～20 cm 層次土壤相對濕度CLDAS 模擬值和觀測值的相關(guān)系數(shù)在6-10 月較高,以10 月最高(0.79～1.00),其次是9 月(0.74～0.97),3、4 月的相關(guān)性較低;華東、華中除3-5 月和12 月相關(guān)性較低外,其余月份相關(guān)性均較高,相關(guān)系數(shù)分別為0.81～0.97、0.88～0.97;華南各月相關(guān)性達(dá)0.89～0.98;西南除12月較低外(0.62),其余月份相關(guān)系數(shù)達(dá)0.80～0.98。東北、內(nèi)蒙古、華北、西北0～50 cm 層次土壤相對濕度CLDAS 模擬值和觀測值的相關(guān)系數(shù)在6-10 月較高,以10 月最高(0.92～1.00),其次是7 月(0.94～0.97),3-5 月的相關(guān)性較低;新疆6 月和10 月相關(guān)性明顯較低;華東、華中除3-5 月和12 月相關(guān)性較低外,其余月份相關(guān)性均較高,相關(guān)系數(shù)分別為0.74～0.96、0.78～0.97;華南各月相關(guān)性達(dá)0.82～0.98;西南除5 月較低外(0.62),其余月份相關(guān)系數(shù)達(dá)0.81～0.99;西藏相關(guān)性在6、7 月較高,分別達(dá)0.96、0.91,其他月份不足0.75。在多數(shù)區(qū)域CLDAS 模擬值和觀測值的相關(guān)系數(shù)從0～10 cm 到0～20 cm 層次呈增大趨勢、從0～20 cm 到0～50 cm 層次呈減小趨勢。

從土壤相對濕度CLDAS 模擬值和觀測值的均方根誤差(表3)來看,各區(qū)域逐月均方根誤差普遍小于15%。東北、內(nèi)蒙古、西南、西藏0～10 cm 層次土壤相對濕度CLDAS 模擬值和觀測值的均方根誤差較大,分別為6.82%～18.54%、4.36%～19.34%、8.09%～13.27%、13.00%～25.37%,在1、11、12 月份較低;華北、西北均方根誤差在7-11 月較低;新疆均方根誤差在10 月最低(1.40%),其余月份為3.83%～8.48%;華東、華中均方根誤差普遍較低,分別達(dá)3.07%～9.01%、3.85%～9.68%;華南均方根誤差6-10 月較低(4.42%～6.98%),12 月最高,達(dá)10.95%;西南月均方根誤差為8.09%～13.27%。東北、內(nèi)蒙古、華北、西南、西藏土壤相對濕度0～20 cm 層次CLDAS 模擬值和觀測值的均方根誤差較大,分別為6.07%～11.69%、6.28%～18.41%、6.07%～17.94%、7.40%～12.79%、8.39%～21.14%;西北均方根誤差在7-12月較低,為4.00%～6.43%;新疆均方根誤差在10 月最低(2.55%),其余月份為3.30%～10.03%;華東、華中、華南各月均方根誤差均較低,分別為2.33%～7.75%、3.75%～9.01%、4.12%～6.95%。內(nèi)蒙古、西藏、華南0～50 cm 層次土壤相對濕度CLDAS 模擬值和觀測值的均方根誤差較大,分別為5.85%～16.07%、6.23%～26.74%、6.76%～11.71%;東北、華東、西南均方根誤差較低,分別為2.10%～6.13%、2.07%～5.49%、3.20%～7.28%;華北均方根誤差在7-9 月較低(3.20%～5.36%),2-5 月較高(10.98%～13.00%);西 北均方根誤差在7-12 月較低,為1.68%～4.72%;新疆均方根誤差在1-2 月較低(1.90%～3.56%),其余月份為5.60%～14.08%;華中均方根誤差1-5 月較低(5.92%～8.19%),其余月份為8.67%～12.61%。

3 結(jié)論與討論

基于全國2020-2021 年經(jīng)過質(zhì)量控制的土壤水分自動站觀測的土壤相對濕度資料,對CLDAS 模擬的多層次逐日土壤相對濕度產(chǎn)品進(jìn)行不同時空尺度的檢驗(yàn)評估。主要結(jié)論如下:

1)在0～10 cm、0～20 cm 和0～50 cm 層次上,土壤相對濕度CLDAS 模擬值與觀測值逐日變化規(guī)律具有較好的一致性,不同地區(qū)土壤相對濕度具有明顯的逐日變化特點(diǎn);CLDAS 模擬的0～10 cm、0～20 cm土壤相對濕度與觀測值較為接近,模擬的0～50 cm 土壤相對濕度普遍低于觀測值。

2) 0～10 cm、0～20 cm 和0～50 cm 層次土壤相對濕度CLDAS 模擬值與觀測值的相關(guān)系數(shù)普遍在0.6以上;均方根誤差普遍小于30%;東北中部和南部、內(nèi)蒙古中部、華北中北部、西北東部、華東中部、華中中部、西南中部和東北部、西藏東部等地CLDAS 模擬值比觀測值大且正偏差值在20%以內(nèi)。

3)區(qū)域尺度上,0～10 cm 層次CLDAS 模擬值和觀測值相關(guān)系數(shù)為0.78～0.95,其中華南最高;均方根誤差為5.70%～17.26%,華東最小;偏差為-6.63%～15.80%,華中偏差絕對值最小。0～20 cm 層次相關(guān)系數(shù)為0.78～0.95,東北和內(nèi)蒙古最高;均方根誤差為4.45%～14.03%,華東最小;偏差為-5.36%～12.56%,華東偏差絕對值最小。0～50 cm 層次相關(guān)系數(shù)為0.68～0.97,東北最高;均方根誤差為4.00%～15.83%,華東最小;偏差為-9.83%～9.62%,東北偏差絕對值最小。

4)除少數(shù)地區(qū)在個別月份外,大部分區(qū)域多數(shù)月份土壤相對濕度CLDAS 模擬值和觀測值的相關(guān)性較好,且以6-10 月相關(guān)系數(shù)較高;從0～10 cm 到0～20 cm 層次,CLDAS 模擬值和觀測值的相關(guān)系數(shù)呈增大趨勢,而從0～20 cm 到0～50 cm 層次則有所減小。從均方根誤差來看,各區(qū)域逐月CLDAS 模擬值和觀測值的均方根誤差普遍小于15%,華東各層次逐月均方根誤差均較小。

從不同時空尺度的檢驗(yàn)評估結(jié)果可以看出,CLDAS 模擬的多層次土壤相對濕度與觀測的土壤相對濕度整體上一致性較好,CLDAS 的模擬精度空間上以華東、華中和東北最高,時間上以6-10 月最高。盡管CLDAS 的模擬精度在西部地區(qū)沒有東部地區(qū)高,但也在較好的精度范圍內(nèi),能較好地彌補(bǔ)西部地區(qū)觀測站點(diǎn)稀疏的不足。目前已有的針對CLDAS的檢驗(yàn)評估工作主要集中在東北、內(nèi)蒙古、青藏高原等地[4,23-24],從結(jié)果來看CLDAS 模擬的土壤濕度在上述地區(qū)不同時間上的評估精度普遍較好,但也有地區(qū)差異,如東北地區(qū)0～20 cm 層次CLDAS 模擬的適用性由西南向東北方向遞減、以在吉林和遼寧省的適用性更好[21],與本文得到的結(jié)果具有較好的一致性。鑒于CLDAS 模擬的土壤相對濕度具有較強(qiáng)的適用性和穩(wěn)定性,能夠較好地反映土壤水分逐日動態(tài)變化狀況,因此利用CLDAS 土壤相對濕度數(shù)據(jù)可以更好地開展土壤墑情精細(xì)化監(jiān)測及基于土壤濕度的旱澇監(jiān)測評估。當(dāng)然,盡管CLDAS 模擬的土壤相對濕度精度較好,但仍與觀測值存在一定的誤差、且地區(qū)月份之間的差異不同,如CLDAS 模擬精度在4 月份整體較其余月份較差,尤其是東北、新疆、西北、華北等地,其原因和這些地區(qū)春季土壤化凍后土壤水分波動大導(dǎo)致的觀測儀器采集的數(shù)據(jù)穩(wěn)定性和質(zhì)量有所下降以及CLDAS 陸面參數(shù)化方案和水分流動方案尚有不足相關(guān)[4,20]。因此,在開展基于CLDAS 的土壤墑情精細(xì)化監(jiān)測時,有必要對CLDAS 土壤相對濕度進(jìn)行訂正。如崔園園等[21]通過建立東北地區(qū)CLDAS 土壤濕度模擬值和觀測值的回歸模型和7 旬滑動平均訂正模型,對CLDAS 土壤濕度進(jìn)行了訂正,訂正后的CLDAS 產(chǎn)品展現(xiàn)出應(yīng)用于土壤濕度干旱監(jiān)測業(yè)務(wù)的前景。當(dāng)然,這種訂正方法尚未將土壤相對濕度動態(tài)的變化與土壤屬性、地理特性和氣象條件之間的緊密聯(lián)系性[14]考慮進(jìn)去。因此,下一步將分析潛在的氣象、土壤等因子對CLDAS 模擬的土壤相對濕度和觀測值的影響,進(jìn)而對CLDAS 模擬的土壤相對濕度進(jìn)行訂正,以期獲取更高精度的土壤相對濕度數(shù)據(jù)、開展精細(xì)化土壤墑情和旱澇監(jiān)測評估。