本文将四个常见陆面模式CLM3.5(Community Land Model Version 3.5)、Noah_LSM(The Noah Land Surface Model)、VIC(Variable Infiltration Capacity)以及SSiB(The Simplified Simple Biosphere Model)中土壤湿度影响蒸散的参数化方案进行简化,并利用实验观测资料对不同参数化方案进行评估,探究不同陆面模式对土壤湿度与蒸散关系的模拟差异,从而为提高模式的模拟能力提供依据。结果表明,(1)CLM与SSiB中计算土壤湿度影响裸土蒸发的参数化方案较Noah_LSM和VIC更接近真实的物理过程,同时CLM与SSiB模式中土壤湿度对蒸发的影响程度较Noah_LSM和VIC大;而对于下垫面有植被条件下的蒸散而言,CLM中包含了植被光合作用、呼吸作用等生物物理学过程,与实际情况更为接近,并且CLM与SSiB中土壤湿度对植被蒸散的影响程度大于VIC,Noah_LSM最低;(2)根据干旱区、半干旱区、半湿润区以及湿润区各站点的分析可知,CLM、SSiB与Noah_LSM中土壤湿度影响蒸散的参数化方案的拟合效果较VIC好,同时在部分站点CLM与SSiB的参数化方案稍优于Noah_LSM。区域之间比较说明,四个模式对干旱半干旱区的模拟效果明显较半湿润区和湿润区好。
利用中国区域1992～2010年的土壤湿度观测资料,对欧洲航天局（European Space Agency）的卫星遥感反演（以下简称ESA）和欧洲中期天气预报中心（European Centre of Medium-Range Weather Forecasts,ECMWF）的ERA-Interim（ECMWF Reanalysis-Interim,以下简称ERA）两套再分析土壤湿度数据在典型区域的可靠性进行了评估。结果表明：两种土壤湿度均能较好的描述观测区域的总体土壤干湿变化,但均值和趋势一致性存在时间和空间差异。ESA、ERA资料都能较好的描述中国区域春、夏、秋3个季节土壤湿度的干、湿分布格局。在干湿程度上,ESA在北方地区较观测偏干,在江淮和西南较观测偏湿;ERA在北方和西南地区较观测偏湿,在江淮较观测偏干;在江淮、华北部分区域,ERA与观测数据的相关性要高于ESA。ESA、ERA与观测在秋季时相关性最好（大部分站点大于0.7）;在全国大部分区域,ESA偏差要小于ERA且在大部分地区都表现出与观测一致的变化趋势。在空间上,ERA在东北、华北、西南变干的范围明显大于观测;然而,ERA能更好的体现观测土壤湿度的年际变化。相对于西部地区,东部地区ERA与观测的一致性最好,而ESA在受降水、植被、地形等因素影响较小的时段或区域与观测的一致性更好,对秋季土壤湿度的描述比春、夏季更准确。
基于DEM数据和土壤分类、土壤属性、土地利用分类、植被属性和观测气象数据,利用分布式水文模型SWAT(Soiland Water Assessment Tool),对陕西区域进行了土壤湿度模拟和检验.模拟土壤湿度与实际观测土壤湿度的对比分析表明:SWAT较好的模拟了区域土壤湿度的变化特点及其长期趋势,且对多气候类型及复杂地形区域的土壤含水量时空变化有较强的模拟能力;表层土壤湿度在植被状况好的陕南地区和地形性降水明显的秦岭山地等区域量值较大,而深层土壤湿度较大值出现在河流及平原地区;1951～2004年土壤湿度变化总体上不同深度的土壤湿度均呈下降趋势,深层下降趋势较表层表现更明显,秦岭以北地区比以南地区表现更明显;土壤干化趋势的强度深层大于表层,秦岭以北地区大于以南地区,土壤干化(土壤湿度减小的趋势)的范围深层亦大于表层,且多分布于秦岭以北地区.与NCEP和ERA40再分析土壤湿度数据对比分析表明,SWAT模拟的土壤湿度日变化、月和年平均值的变化趋势均优于NCEP和ERA40的土壤湿度变化趋势.
