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user: 3. 结果分析 3.1. 模拟土壤湿度和观测土壤湿度空间分布对比 从图1可以看出，模拟土壤湿度空间平均分布状况与观测土壤湿度空间平均分布状况基本一致。不管观测土壤湿度资料，还是模拟土壤湿度资料，都呈现了中国区域土壤湿度从西北向东南逐渐增加的基本特点。从图1(b)可以发现，河套地区最低，土壤湿度在0.15左右，东北地区的土壤湿度最高，土壤湿度在0.25左右，新疆、西南、江淮地区次之，土壤湿度在0.2左右。从图1(a)看出河套地区土壤湿度在0.2左右，东北地区位于高值区和江淮位于中值区，在0.25左右。 对比图1(c)可以看出，模拟土壤湿度空间分布和强度从浅层(0~10 cm)到深层(0~40 cm)也有一些变化。江淮、东北地区土壤湿度有所升高，这与实况(图1(b)、图1(d))和马柱国等 [ 9 ] 的研究的东北地区绝大多数测站夏季土壤湿度上干下湿一致。与实况一样，模拟资料的西南、河套地区土壤湿度无明显变化。从图1(e)、图1(f)两种资料的偏差百分比图上来看，河套地区大部分站点在浅层(0~10 cm)模拟值较观测值偏高60%以上，这是由于河套地区土壤湿度较低，所以其偏差百分比较大。到了深层(0~50 cm)偏差百分比下降不明显；江淮地区在浅层模拟值高出观测值15%左右，但到了深层反而偏小了15%左右；西南地区到了深层偏差也下降了。这说明西南、江淮、东北地区土壤湿度随深度的模拟值变化不大，而实况的土壤湿度随土壤深度增加而增加。河套地区的实况和模拟值从浅层到深层偏差无明显变化，模拟土壤深度变化效果较好。总的来说：中国东部站点观测土壤湿度从浅层向深层有所增加，西北部地区站点观测土壤从浅层到深层无明显变化，而模拟土壤湿度从浅层到深层变化有限，这在一定程度上说明GLDAS-NOAH模式土壤湿度在土壤层间相关性较低，而模式对浅层的模拟效果较为良好。 3.2. 模拟土壤湿度和观测土壤湿度时空变化对比 图2为两个深度年平均模拟和观测土壤湿度的线性变化趋势空间分布图。从观测土壤湿度变化趋势图(图2(c)、图2(d))看出，全国大部分站点呈现变干趋势。不管在浅层(0~10 cm)上还是在深层(0~50 cm)上，黑龙江、吉林和河套地区以减小趋势为主，且趋势较大；江淮地区和辽宁以增加趋势为主；西南、河套地区和新疆土壤湿度也在不同程度的变小，其中四川盆地和新疆北部的站点变干趋势较大；在东北 图1. 平均模拟土壤湿度和观测土壤湿度(单位：m 3 /m −3 )以及偏差：(a) GLDAS-NOAH模拟土壤湿度(0~10 cm)；(b) 观测土壤湿度(0~10 cm)；(c) GLDAS-NOAH模拟土壤湿度(0~40 cm)；(d) 观测土壤湿度(0~50 cm)；(e) GLDAS-NOAH模拟(0~10 cm)与观测(0~10 cm)偏差百分比；(f) GLDAS-NOAH模拟(0~40 cm)与观测(0~50 cm)偏差百分比 较南的地区如辽宁的几个站点呈变湿趋势，且变湿的趋势也较浅层大。但总体而言东北地区以变干为主。西北地区大部分站点也以变干为主，虽然有几个站点出现例外，但这些站点增加趋势较小。模拟土壤湿度(图2(a)、图2(b))较好较准确反映出观测土壤湿度的时间变化趋势，因为在观测图上站点土壤湿度变化的正负在模拟图上一一对应。其中有趣的是，观测图上，西南、新疆土壤湿度实在减少的，而模拟图上西南和新疆北部的大部分地区是在增加的，唯有观测站点所在区域是在减少的。在浅层(0~10 cm)和深层(0~50 cm)上，模拟的土壤湿度在黑龙江、吉林和河套地区呈减小趋势，其中，减小趋势最大值位于河套地区和黑龙江西部。江淮地区和辽宁土壤湿度增加趋势明显。其中，变化趋势最大值位于渤海周围的地区如辽宁省、北京等。从整个模拟情况来看，中国东部沿海以及华中土壤湿度以增加为主，但华中土壤湿度增加趋势较小。与之相反，中国东北及西北大部分地区土壤湿度呈减小趋势。再来看看图2(e)、图2(f)两层相关系数，通过查表验证，30个站点中浅层(0~10 cm)有40%的站点模拟和观测相关系数通过了95%的显著性检验，深层(0~50 cm)有30%的站点通过95%的显著性检验，通过率随土壤深度有所下降。通过对比两图可以发现，0~10 cm的相关系数普遍比0~50 cm相关系数的模拟相近，只有个别的要偏高。这是因为虽然深层观测数据与模拟数据相近，但是模拟时间变化和观测时间变化相位发生差异。河套地区的相关系数最高，相关程度最大，江淮地区次之，新疆、东北地区最小，相关程度最小。这是因为虽然东北地区大部分站点的模拟值模拟出观测值的变化趋势，但是，相对观测值也发生相位变化，所以东北的大部分站点相关系数较低。 3.3. 中国三个区域的具体分析 为了更加准确，精准地了解GLDAS-NOAH在中国区域的适用性，本研究根据站台数据和地形特征，并且使用Nie et al. (2008) [ 10 ] 和赖欣 [ 11 ] 的分区方法。选取我国的三个地区作为主要分析对象(图3)。其中第1区为东北平原地区，第2区为河套地区，第3区为江淮地区，以下就是分区讨论土壤湿度的变化情况。 图2. 平均模拟土壤湿度变化的线性趋势(单位：m 3 /(m 3 *year))以及相关系数：(a) GLDAS-NOAH模拟土壤湿度(0~10 cm)；(b) GLDAS-NOAH模拟土壤湿度(0~40 cm)；(c) 观测土壤湿度(0~10 cm)；(d) 观测土壤湿度(0~50 cm)；(e) GLDAS-NOAH模拟(0~10 cm)与观测(0~10 cm)相关系数；(f) GLDAS-NOAH模拟(0~40 cm)与观测(0~50 cm)相关系数 图3. 中国区域土壤湿度站点分布以及3个分区。1代表第1区，2代表第2区，3代表第3区 图4是观测土壤和模拟的中国3个区域平均土壤湿度月平均值的年际变化，图4(a)~(c)是0~10 cm层变化图。从图可以直接看到，模拟值基本可以很好地反映出站点观测资料地时间变化，高值点和低值点大致匹配。从1区和3区看，前期，模拟值与观测值基本重合，线性系数也随时间变化，差别增大。这说明随着模拟时间增加，模拟效果越差。2区模拟值和观测值相差较大，但是2区的模拟和观测的年际变化和年内变化趋势最接近。图4(d)~(f)是0~50 cm层变化图，从图中可以直接看到，观测土壤湿度振幅相对浅层较小，年内变化和年际没有规律。1区和2区观测土壤湿度更是随时间变化趋于平缓。这与王修信 [ 12 ] 等人的随土壤深度逐渐增加，气象因素的影响逐渐变弱，变化幅度逐渐变小一致。模拟土壤湿度振幅虽然也有所减小，但还是不及观测土壤。而且模拟土壤湿度资料与观测值资料变化曲线出现了越来越大的相位差，基本没有模拟作用。 为了更清楚地、科学地认识这三个地区的模拟差异，结合以下表格继续分析。表1是3个区域在浅层(0~10 cm)和深层(0~50 cm)上土壤模拟和观测资料月平均值地相关系数表，从表1可以看出，1区和2区的相关性随土壤深度的增加而减弱，这可能与Noah模拟与观测土壤的分层不一致有关。1区的相关系数最小，仅浅层通过了80%的信度检验，深层没有通过。结合图4(a)、图4(d)，1988年前模拟土壤湿度基本模拟出了站点土壤湿度。浅层(0~10 cm)在1988年至1991年，模拟土壤湿度变化与观测土壤湿度呈负相关状态，即模拟土壤湿度的极大值与观测土壤湿度的极小值对应，1991后模拟与观测呈正相关。深层(0~50 cm)在1988年后，模拟与观测基本呈现负相关状态。从而使得相关系数变得较小，没有通过显著性检验。2区和3区模拟土壤湿度值和观测土壤湿度值在浅层(0~10 cm)和深层(0~50 cm)两个层次上均显著性相关，2区在浅层和深层都通过了99.9%的信度检验，模拟效果最好。3区要差点，浅层通过99.8%的信度检验，深层通过了99.9%的信度检验。 Table 1 Correlation coefficients of monthly mean values of simulated and observed soil moisture in three regions at two level 0~10 cm 信度检验 0~50 cm 信度检验 1区 0.3627 80% 0.1256 2区 0.8338 99.90% 0.7998 99.90% 3区 0.675 99.80% 0.7036 99.90% 表1. 三个区域在两个层次上的模拟和观测土壤湿度月平均值相关系数 图4. 观测和GLDAS-NOAH模拟的三个区域月平均值(m 3 /m 3 )的年际变化：(a) 第1区0~10 cm；(b) 第2区0~10 cm；(c) 第3区0~10 cm；(d) 第1区0~50 cm；(e) 第2区0~50 cm；(f) 第3区0~50 cm 表2是三个区域土壤湿度月平均模拟值与观测值在浅层(0~10 cm)和深层(0~50 cm)两个层次上的均方根误差和模拟偏差表。可以从中看出三个区域各个层次模拟值较之观测值均存在一定偏差，2区偏差最大，这也可以从图4中清晰看出。1区和3区均方根误差和模拟偏差比较小，说明模拟土壤湿度与观测土壤湿度较为接近。1区和2区的均方根误差和模拟偏差出现了随土壤深度增加而减小的情况，分析其土壤湿度年际变化图可以发现，浅层的模拟值普遍高于观测值，而到了深层，模拟值则小于观测值。这是因为上文提到的观测土壤湿度和模拟土壤湿度从浅层(0~10 cm)到深层(0~50 cm)上变化不一致。这是GLDAS-NOAH模式的不足之一。造成这种不足的原因有以下几点：一是站点观测和数值模拟与实际土壤情况都是有误差的。观测土壤是在固定深度来测值，用观测土壤湿度某一个深度来代表整个层次的深度。与之相同，模拟土壤湿度是一个随深度变化的非线性模拟，采用模拟节点上的土壤湿度代表整层土壤湿度。这两种情况都非常具有不确定性，存在较大误差。二是观测土壤湿度与模式土壤湿度的分层深度不一样，用0~10 cm层和10~40 cm层土壤湿度地平均值与0~50 cm层作比较，这本就存在较大的误差。三是模式土壤湿度是一片区域积分后的平均值，而站点观测土壤湿度是某一深度的测值，这两者一比较，也是存在较大的误差的。 表3是3个区域在浅层(0~10 cm)和深层(0~50 cm)上土壤湿度模拟值与观测值的线性趋势，这种线性趋势是年平均值的线性趋势。观察这个表格可以发现，1区和2区的模拟土壤湿度线性变化趋势和观测土壤湿度线性变化趋势基本一致。1区和2区都呈现变干的趋势。而3区深层(0~50 cm)出现了较大模拟偏差。在模拟土壤湿度变化趋势上呈增加趋势，而在观测土壤湿度上呈减小趋势。单单看观测土壤湿度线性变化趋势，可以发现，观测土壤湿度线性变化趋势在1区和3区随土壤深度增加而减小，在2区随土壤深度增加而增大，其中3区随深度变化最为明显。单单看模拟土壤湿度变化趋势，可以发现模拟变化趋势随土壤深度变化不显著。这说明GLDAS-NOAH对土壤深层因子考虑不全，忽略或轻视地下径流等因素的影响。总的来说，通过对比表格发现，浅层的观测与模拟的线性变化趋势偏差要更小，所以浅层模拟要比深层模拟更好。为什么浅层变化趋势偏差要小点呢？这是因模式表层考虑的参数完全可以通过观测测量得到，初始条件较为准确。而土壤深层，像地下径流等因子参数不好得到，初始条件较差。NOAH模式的在表层初始环境较全较准确，而深层初始环境与表层一致。故模式在深层的模拟不如浅层的。 Table 2 Root mean square error and simulation deviation of monthly average simulated and observed soil moisture at two levels in three regions (unit: m3/m3 0~10 cm 0~50 cm 均方根误差 模拟偏差 均方根误差 模拟偏差 1区 0.044 0.0362 0.0422 0.0323 2区 0.0864 0.0846 0.0783 0.0763 3区 0.0307 0.0249 0.0412 0.0354 表2. 三区域在两个层次上的土壤湿度月平均模拟值与观测值的均方根误差和模拟偏差(单位：m 3 /m 3 ) Table 3 Linear trend of simulated and observed soil moisture at two levels in three regions (unit: 10−3 m3/m3/year 0~10 cm 0~50 cm 模拟 观测 模拟 观测 1区 −0.326 −0.767 −0.156 −0.524 2区 −0.143 −0.478 −0.145 −0.687 3区 0.105 0.716 0.128 −0.051 表3. 三个区域在两个层次上的土壤湿度模拟值与观测值的线性趋势(单位：10 −3 m 3 /m 3 /year)