GLEAM v3: испарение с поверхности суши и влажность почвы в корнеобитаемом слое по спутниковым данным

GLEAM v3: satellite-based land evaporation and root-zone soil moisture
Brecht Martens, Niko E. C. Verhoest, Diego G. Miralles, Richard de Jeu, Wouter Dorigo, Robin van der Schalie, Diego Fernández‐Prieto, Hylke E. Beck, Hans Lievens
2017-05-17

GLEAM v3валидация методом вихревой ковариациивлажность почвы в корнеобитаемом слоеусвоение спутниковых данныхиспарение с суши
Глобальная амстердамская модель испарения с поверхности суши (Global Land Evaporation Amsterdam Model, GLEAM) представляет собой набор алгоритмов, предназначенных для оценки испарения с поверхности суши и влажности почвы в корнеобитаемом слое по спутниковым данным. С момента разработки в 2011 году модель регулярно пересматривалась с целью оптимального включения новых геофизических переменных, наблюдаемых со спутников, и улучшения представления физических процессов. В настоящем исследовании представлена следующая версия этой модели (v3). Ключевые изменения по сравнению с предыдущей версией включают (1) пересмотренную формулировку стрессового воздействия на испарение, (2) оптимизированный алгоритм дренажа и (3) новую систему усвоения данных о влажности почвы. С помощью GLEAM v3 созданы три новых набора данных об испарении с поверхности суши и влажности почвы в корнеобитаемом слое, включая 36-летний набор данных за 1980–2015 годы, обозначенный как v3a (на основе спутниковых наблюдений влажности почвы, оптической толщины растительного покрова и водного эквивалента снега, температуры воздуха и радиации по данным реанализа, а также многoисточникового продукта осадков), и два набора данных, основанных на спутниковых наблюдениях. В последних большая часть входных данных одинакова, за исключением оптической толщины растительного покрова и влажности почвы, которые основаны на наблюдениях различных пассивных и активных микроволновых сенсоров C- и L-диапазонов (Инициатива Европейского космического агентства по изменению климата, ESA CCI) для набора данных v3b (за 2003–2015 годы) и наблюдениях спутника Soil Moisture and Ocean Salinity (SMOS) для набора данных v3c (за 2011–2015 годы). В статье эти три набора данных подробно описаны, сопоставлены с аналогичными наборами, сформированными с использованием предыдущей версии GLEAM (v2), и валидированы по измерениям, полученным на 91 башне с измерениями турбулентных потоков методом вихревой ковариации и с помощью 2325 датчиков влажности почвы в широком диапазоне экосистем. Результаты показывают, что качество данных о влажности почвы версии v3 стабильно выше, чем у версии v2: средние корреляции с натурными измерениями влажности поверхностного слоя почвы увеличиваются с 0,61 до 0,64 для набора данных v3a, а представ…
1
GLEAM v3 вводит по сравнению с GLEAM v2 пересмотренную формулировку стресса испарения, оптимизированный алгоритм дренажа и новую систему ассимиляции почвенной влаги.
2
Продукты GLEAM v3 проверены по данным 91 вихревой ковариационной башни и 2325 датчиков влажности почвы в различных экосистемах.
3
Качество оценки влажности почвы стабильно выше, чем у GLEAM v2: средняя корреляция с наземными измерениями влажности поверхностного слоя для v3a возрастает с 0,61 до 0,64.
4
Наборы данных объединяют спутниковые наблюдения влажности почвы, оптической толщины растительности и эквивалента водного запаса снега с метеорологическими данными реанализа и многoисточниковыми осадками; для v3b и v3c используются разные микроволновые сенсоры.
5
Модель создает три набора данных о наземном испарении и влажности корнеобитаемого слоя почвы: v3a за 1980–2015 годы, v3b за 2003–2015 годы и v3c за 2011–2015 годы.

Оценки и наборы данных модели GLEAM v3 по испарению с поверхности суши и влажности почвы в корнеобитаемом слое, полученные на основе спутниковых и вспомогательных данных

Представление, качество оценивания и валидация испарения с поверхности суши и влажности почвы в корнеобитаемом слое, включая усовершенствованные процессы стрессового ограничения испарения, дренажа и усвоения данных о влажности почвы

Publication Details
Publication Date
2017-05-17
Journal
Publisher
ISSN
Access Type
Author Information
Authors
Brecht Martens
Niko E. C. Verhoest
Diego G. Miralles
Richard de Jeu
Wouter Dorigo
Robin van der Schalie
Diego Fernández‐Prieto
Hylke E. Beck
Hans Lievens
Explore further
Open the scid.ai AI chat with a ready-made request: it will find papers on a similar topic and help build a literature review.
Find similar papers in the chat
Make a presentation
100%