青藏高原高时空分辨率土壤温度数据集的建立及土壤冻融过程研究

批准号:
41901086
项目类别:
青年科学基金项目
资助金额:
26.0 万元
负责人:
朱付欣
依托单位:
学科分类:
D0106.冰冻圈科学
结题年份:
2022
批准年份:
2019
项目状态:
已结题
项目参与者:
--
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中文摘要
青藏高原地区因其海拔高、气温低,冻土和季节性冻土分布广泛。在全球变暖的背景下,青藏高原地区土壤温度升高,导致高原冻土退化严重。然而,青藏高原地区,尤其是广大的高原西部地区,土壤温度资料的匮乏,阻碍了人们对整个高原土壤冻融变化的准确认识。本项目拟利用Variable Infiltration Capacity (VIC)模型,借助敏感性分析和代理模型等技术手段,采用MODIS卫星地表温度资料进行模型参数标定,发展一套青藏高原地区时空分辨率较高(时间分辨率3小时,空间分辨率0.1度)、误差较小的土壤温度数据集。然后,将利用此数据集,分析青藏高原地区土壤“零温线”(土壤温度为0℃的等温线)的时空变化特征。本项目拟发展的青藏高原土壤温度数据集,将弥补现有的土壤温度数据集时空分辨率不足、误差较大的缺陷;同时,青藏高原地区土壤“零温线”的变化研究,有助于全面认识青藏高原地区土壤的冻融变化特征。
英文摘要
The Tibetan Plateau (TP) contains vast area of permafrost and seasonally frozen soil because of its high elevation and low surface air temperature. Permafrost on the TP has experienced noticeable degradation as the soil temperature rises in the context of global warming. However, due to the scarcity of soil temperature observation on the TP, especially in the western TP, the understanding of the changes of soil freezing-thawing processes lacks accuracy. The proposed study plans to use Variable Infiltration Capacity (VIC) model to generate a high spatiotemporal resolution and more accurate soil temperature dataset for the TP. MODIS land surface temperature will be used to calibrate the VIC model by sensitivity analysis and surrogate model methods. In addition, based on the dataset, the spatiotemporal variations of “zero isotherm (0℃ )” lines of soil temperature will be analyzed for the TP. This new soil temperature dataset will be of better quality in both resolution and accuracy compared to the existing lower spatiotemporal resolution and less accurate soil temperature dataset on the TP. Furthermore, the analysis of the changes of soil “zero isotherm” lines will help systematically understand the variations in soil freezing-thawing processes on the TP.
青藏高原是中纬度地区冻土和季节性冻土分布最广泛的地区,在全球变暖背景下,高质量的土壤温度数据是认识青藏高原土壤冻融变化的必要条件。本项目基于改进的Variable Infiltration Capacity (VIC)模型,发展了一套青藏高原地区时空分辨率较高(时间分辨率3小时,空间分辨率0.1度)、误差较小的土壤温度数据集,结果显示,与当前主流的土壤温度再分析产品(ERA5, ERA5-land, GLDAS-noah, GLDAS-vic, and MERRA2)相比,本项目发展的土壤温度数据集,不仅时空分辨率更高,而且误差更小,均方根误差和平均偏差都缩小了3℃以上。本项目拟发展的青藏高原土壤温度数据集,弥补了现有的土壤温度数据集时空分辨率不足、误差较大的缺陷。此外,本项目分析了青藏高原地区土壤冻融的时空变化特征,结果显示,青藏高原浅层土壤平均冻结日期为11月18日,平均融化日期为下一年的3月9日,平均冻结天数为109天,并且以5.2天/10年的速率显著缩短,阐明了青藏高原地区土壤冻融的时空变化规律。
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Integration of Multisource Data to Estimate Downward Longwave Radiation Based on Deep Neural Networks
基于深度神经网络的多源数据融合估算下行长波辐射
DOI:10.1109/tgrs.2021.3094321
发表时间:2021-07
期刊:IEEE Transactions on Geoscience and Remote Sensing
影响因子:8.2
作者:Fuxin Zhu;Xin Li;Jun Qin;Kun Yang;Lan Cuo;Wenjun Tang;Chaopeng Shen
通讯作者:Chaopeng Shen
The impact of global warming on the potential suitable planting area of Pistacia chinensis is limited
全球变暖对黄连木潜在适宜种植面积的影响有限
DOI:10.1016/j.scitotenv.2022.161007
发表时间:2022
期刊:Science of The Total Environment
影响因子:9.8
作者:Yanlong Guo;Zefang Zhao;Fuxin Zhu;Bei Gao
通讯作者:Bei Gao
Climate Suitability Assessment of Human Settlements for Regions along the Belt and Road
“一带一路”沿线地区人居环境气候适宜性评价
DOI:10.1007/s11769-021-1241-5
发表时间:2021-11
期刊:Chinese Geographical Science
影响因子:3.4
作者:Lin Yumei;Li Peng;Feng Zhiming;Yang Yanzhao;You Zhen;Zhu Fuxin
通讯作者:Zhu Fuxin
Climate change may cause distribution area loss for tree species in southern China
气候变化可能导致中国南方树种分布面积减少
DOI:10.1016/j.foreco.2022.120134
发表时间:2022
期刊:Forest Ecology and Management
影响因子:3.7
作者:Yanlong Guo;Zefang Zhao;Fuxin Zhu;Xin Li
通讯作者:Xin Li
DOI:10.5814/j.issn.1674-764x.2022.05.012
发表时间:2022-08
期刊:Journal of Resources and Ecology
影响因子:--
作者:Lin Yumei;Zhu Fuxin;Li Wenjun;Liu Xiaona
通讯作者:Liu Xiaona
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