724 干旱气象 33 卷华北地区暖季土壤湿度的变化特征, 并初步探讨了气温和降水等气候因子对土壤湿度的影响, 以期进一步加深对中国区域干旱化特征的理解, 为合理利用气候资源调整农业生态布局提供科学参考 1 资料及方法使用的同化资料来源于 GLDAS,GLDAS 是美国航空航天局 (NASA)

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1 第 33 卷第 5 期 2015 年 10 月干旱气象 JournalofAridMeteorology Vol.33 No.5 Oct,2015 程善俊, 黄建平, 季明霞, 等. 中国华北暖季土壤湿度的变化特征 [J]. 干旱气象,2015,33(5): ,[CHENGShanjun,HUANGJianping,JI Mingxia,etal.VariationFeatureofSoilMoistureinWarmSeasonoverNorthChina[J].JournalofAridMeteorology,2015,33(5): ],doi: /j.isn (2015) 中国华北暖季土壤湿度的变化特征程善俊, 黄建平, 季明霞, 管晓丹, 郭瑞霞 ( 半干旱气候变化教育部重点实验室, 兰州大学大气科学学院, 甘肃兰州 ) 摘要 : 通过与土壤湿度观测资料比较验证发现,GLDAS 同化数据能够较好地反映中国地区暖季土壤湿度的时空分布和变化特征, 特别是在华北地区, 两者显著相关在此基础上, 为研究中国区域干旱化特征, 利用 1948~2010 年的 GLDAS 数据分析了中国华北地区暖季土壤湿度的周期信号和长期变化, 并初步探讨了气温和降水对土壤湿度的影响结果表明 :1948~2010 年华北地区暖季 4 个不同深度层土壤湿度的变化特征基本一致, 主要存在 3a 5~7a 和 15a 周期信号, 其中以 5~7a 周期最为显著 ; 长期变化均呈现减小趋势, 且中间 2 层土壤湿度的减小比表层和最深层更为迅速不同深度的土壤湿度和降水呈正相关关系, 且相关性随土壤深度的增加而逐渐减小, 与气温呈负相关关系, 且中间 2 层的相关性大于表层和最深层关键词 : 土壤湿度 ; 华北 ; 暖季 ;GLDAS 文章编号 : (2015) doi: /j.isn (2015) 中图分类号 :P 文献标识码 :A 引言在气候系统中, 土壤湿度是一个关键的物理量, 它不仅调控着陆气相互作用过程中物质和能量交换的收支平衡过程, 同时也是自然生态系统最直接的水分来源, 植被的生长发育对土壤湿度的变化非常敏感 [1] 土壤湿度的变化会通过影响地表反照率土壤热参量以及蒸发和蒸腾来改变陆气之间的水分和能量平衡 [2-4], 改变大气边界层结构 [5-6], 从而引起气候变化相关研究表明, 干土壤可使未来气温升高, 湿土壤可使后期降水持续 [7], 这种作用具有一个季度的时间尺度 [8] 此外, 相比于干湿变化指数 [9-10], 土壤湿度也是衡量气候干湿变化的一个重要变量目前, 通过 [11] 对土壤湿度的定点连续观测发现, 我国北方地区发生了不同程度的土壤干化现象 [12] 这种前期土壤湿度的异常会对后期气温和降水等气候因子产生重要影响 [13], 而气候变化反过来又影响土壤湿度, 从而构成土壤湿度气候的反馈作用通过对农业试验站的资料分析发现西北西部土壤湿度与气温存在负相关 [14], 甘肃旱作农业区耕作层土壤湿度与降水量有极显著的正相关关系 [15] 相关研究指出, 不同地区的气温和降水等气候因子对土壤湿度的作用存在显著性差异 [2,16] [18], 马柱国等通过分析中国东部土壤湿度变化及其与气候变率的关系, 发现不同地区的土壤湿度与降水和气温之间关系差异显著 [17] [19] ; 王丹等在黑龙江地区也发现了类似的现象我国华北地区是土壤湿度气候敏感区, 也是我国干旱化最严重的地区关于华北地区土壤湿度变化及其与气候因子的相互作用, 已开展了大量的观测研究 [20-21] 但由于缺乏长时间尺度和较大空间尺度上的观测数据, 以往的观测研究多集中在单点研究和短期分析上, 区域尺度和年际尺度上土壤湿度的相关研究主要依赖于遥感观测 [22-23], 陆面模式和同化数据, 由于模拟和同化结果仍存在较大的不确定性, 数据的准确性还需检验因此, 本文利用观测的土壤湿度对 GLDAS(GlobalLandDataAsimulationSys tem) 同化数据的准确性进行了验证在此基础上, 利用 1948~2010 年的 GLDAS 同化数据研究了中国收稿日期 : ; 改回日期 : 基金项目 : 国家重大科学研究计划项目 (2012CB955301) 高等学校学科创新引智计划 (No.B13045) 共同资助作者简介 : 程善俊 (1990-), 男, 山东省蒙阴人, 博士研究生, 主要从事陆面过程和土壤湿度变化研究. chengshj08@lzu.edu.cn 通讯作者 : 黄建平 (1962-), 男, 福建省漳平人, 教授, 博导, 主要从事大气遥感和气候变化的研究. hjp@lzu.edu.cn

2 724 干旱气象 33 卷华北地区暖季土壤湿度的变化特征, 并初步探讨了气温和降水等气候因子对土壤湿度的影响, 以期进一步加深对中国区域干旱化特征的理解, 为合理利用气候资源调整农业生态布局提供科学参考 1 资料及方法使用的同化资料来源于 GLDAS,GLDAS 是美国航空航天局 (NASA) 戈达德空间飞行中心 (GSFC) 和美国海洋和大气局 (NOAA) 国家环境预报中心 (NCEP) 联合发展的全球高分辨率陆面数据同化系统, 它利用卫星和地面观测数据产品, 采用先进的陆面模式和数据同化技术, 提供最优化近实时的地面状态变量和通量场 [24] 这些高质量的全球陆面数据, 被广泛应用于天气和气候预报水循环和水资源应用等方面的研究 [25-27] 降水气温和土壤湿度的同化数据取自 GLDAS-2 数据集, 是 1948~2010 年的月资料, 该数据的空间分辨率为其中, 降水量由降雨率和降雪率求得, 土壤湿度用平均层土壤含水量 ( 研究层内单位面积的含水量, 单位为 kg/m 2 ) 表示, 包括 4 个深度层, 分别为 0~10cm 10~40cm 40~100cm 和 100~200cm, 为了不同层土壤湿度的研究具有比较性, 分别以 1 1/3 1/6 1/10 作为订正因子, 消除 4 层土壤厚度不同造成的影响土壤湿度观测数据是由中国农业气象试验站观测的 756 个站点的土壤相对湿度 ( 土壤含水量占干土重量的百分比, 单位为 %), 时间为 1992~2010 年观测站点多分布于中国东部地区, 观测起始于 20 世纪 80 年代, 每月的 8 日 18 日 28 日进行观测, 大部分站点观测深度为 0~1m 尽管观测数据的空间分辨率较低, 但该资料是目前我国观测时间最长区域覆盖最广的土壤湿度观测资料其中部 [28] 分资料被 Robock 等纳入全球土壤湿度数据库, 是陆面模式等模拟结果检验的重要观测数据由于站点观测数据和 GLDAS 土壤湿度的分层不一致, 本文选取了 20cm 层观测土壤湿度与 10~40cm 同化数据进行对比分析采用的主要分析方法包括线性回归分析相关分析小波分析和相对贡献率的计算相对贡献 [29] 率是用来计算气温和降水对土壤湿度的定量化影响, 首先利用气温和降水对土壤湿度做线性回归, 然后根据公式 (1) 计算相对贡献率 : R j = 1 m m i=1 [ ( ) ] T 2 ij/ a T 2 j=1 ij (1) 其中 T ij =b j x ij,x ij 为回归方程中的各自变量,b j 为对应的系数,m 为资料的时间长度,a 为回归方程中自变量的个数 2 结果分析 2.1 GLDAS 土壤湿度与观测值的对比由于站点观测数据在冷季缺测较多, 所以只比较暖季 (5~9 月 ) 观测和 GLDAS 土壤湿度的时空分布图 1a 图 1b 分别为 1992~2010 年暖季 GLDAS 和观测土壤湿度的平均值, 可以看出中国区域 GLDAS 与观测土壤湿度平均值的空间分布基本一致, 土壤湿度均表现为从东南向西北逐渐减小, 其中内蒙古西部和新疆塔里木盆地的戈壁沙漠地区为土壤湿度的低值区, 长江中下游地区为土壤湿度的高值区, 中间贯穿从东北向西南的干湿过渡带图 1c 图 1d 分别为 GLDAS 和观测土壤湿度的标准差, 标准差反映了土壤湿度的气候敏感性, 标准差大的地区土壤湿度变化剧烈, 对气候变化的响应敏感 GLDAS 与观测土壤湿度标准差的空间分布也基本一致其中, 中国西部和南部地区属于标准差的低值区, 东北和华北地区标准差较大, 特别是华北和内蒙古的东部地区, 是标准差的极大值中心, 而这些区域主要为我国的半干旱地区 [30], 说明在这些中等湿润地区土壤湿度 [31] 的变化最为剧烈, 这与 Lawrence 等的研究结论基本一致因此,GLDAS 土壤湿度能够较为准确地描述中国区域土壤湿度空间分布的总体特征中国东部地区土壤湿度的站点相对密集, 观测资料比较完整因此, 对中国 100 E 以东地区的 GLDAS 区域平均土壤湿度与观测值进行了相关性分析根据观测站点的分布和土壤湿度标准差的大小, 将中国 100 E 以东的地区分成 3 个区域,122 E 以东的东北地区,33 N 以南的南方地区和中间的华北地区 ( 图 1), 其中华北地区为土壤湿度变化最剧烈的地区 ( 图 1d), 也是观测站点最密集的地区图 2 为 1992~2010 年中国东部地区暖季 GLDAS 土壤湿度和站点观测土壤湿度区域平均值的时间序列, 为了消除 2 种数据单位不同的影响, 便于相互比较, 已对 2 种数据做标准化处理可以看出, 南方地区 GLDAS 数据与观测值的相关性最差 ( 相关系数没有通过 90% 的显著性检验 ), 华北地区相关性最好, 99% 的信度时两者显著相关, 相关系数为 GLDAS 土壤湿度的振荡幅度及振幅的变化与观测值基本一致这表明 GLDAS 土壤湿度也能够较为准确地描述中国区域土壤湿度的时间变化特征, 特别是对于华北地区因此, 利用 1948~2010 年的 GLDAS 同化数据研究中国华北地区暖季土壤湿度的长期变化特征

第５期程善俊等中国华北暖季土壤湿度的变化特征图１１２２１年暖季５月ＧＬＤＡＳ和观测的土壤湿度平均值单位ｋｇｍ２和标准差单位的空间分布ＧＬＤＡＳ平均值ｂ观测平均值ｃＧＬＤＡＳ标准差ｄ观测标准差Ｆｇ１Ｓｐｌｄｂｆｍｌｍｆｇｌｄａｓｂｌｂｄｄｄｄｆｇｌｄａｓｃｄｂｄｗｍｆｍｍｙ

3 第５期程善俊等中国华北暖季土壤湿度的变化特征图１１２２１年暖季５月ＧＬＤＡＳ和观测的土壤湿度平均值单位ｋｇｍ２和标准差单位的空间分布ＧＬＤＡＳ平均值ｂ观测平均值ｃＧＬＤＡＳ标准差ｄ观测标准差Ｆｇ１ＳｐｌｄｂｆｍｌｍｆｇｌｄａｓｂｌｂｄｄｄｄｆｇｌｄａｓｃｄｂｄｗｍｆｍｍｙＳｐｍｂｐｄｆ１２２１图２１２２１年暖季５月ＧＬＤＡＳ和观测的土壤湿度标准化时间序列１Ｅ以东ｂ东北地区ｃ华北地区ｄ南方地区Ｆｇ２ＣｍｐｆｍｆｄｄｚｄｌｍｗｍｆｍｍｙＳｐｍｂｐｄｆ１２２１ｆｍ１ＥｆｃＮＣｂＮＣｃｄｓＣｄｆＧＬＤＡＳｄｂｄ７２５

4 726 干旱气象 33 卷 2.2 中国华北地区干旱化特征图 3 是 0~10cm 10~40cm 40~100cm 100 ~200cm 层暖季土壤湿度距平的长期趋势可以看出,1948~2010 年华北地区 4 层土壤湿度均呈减小趋势, 且存在明显的年际间变化 20 世纪 60 年代之前, 华北地区发生土壤变湿现象, 变化趋势由浅层到深层分别为 1.50,1.89,2.72,1.40kg/m 2 /10 a,1964 年左右达到最大值, 之后土壤湿度明显下降, 土壤由湿润状态向干旱化态势发展对比 4 层土壤湿度的变化趋势发现, 中间 2 层土壤湿度的减小比表层和深层更为迅速, 特别是 40~100cm 层土壤湿度, 减小速率为 0.46kg/m 2 /10a 这主要是因为表层土壤湿度受天气条件的影响较为显著, 表现为年际波动为主, 长期变化趋势不明显 ; 而 100~ 200cm 层土壤湿度较为稳定, 也不会出现明显的变化趋势图 3 华北地区暖季 (5~9 月 )4 层土壤湿度距平的时间序列 ( 虚线为线性趋势线,K 为趋势值,4 层都通过了 99.9% 的显著性检验 ) (a)0~10cm,(b)10~40cm,(c)40~100cm,(d)100~200cm Fig.3TimeseriesofsoilmoistureanomalyinNorthChinainwarmseason (frommaytoseptember)intheperiodof for0-10cm(a),10-40cm(b), cm(c)and cm(d)soildepth (Dashedlinesforthetrendlines;Krepresentstheslopeofthetrendlines, althelineartrendsaresignificantatthe99.9% confidencelevel) 图 3 表明,1948~2010 年华北地区 4 层土壤湿度存在明显的年际变化和周期波动, 为了研究土壤湿度变化的周期振荡特征, 对中国华北地区的暖季土壤湿度进行小波分析小波分析是一种信号的时间尺度分析方法, 具有多分辨率分析的特点, 在时域和频域都具有表征信号局部特征的能力, 可以对信号进行多尺度细化分析, 得到各个频率随时间的变化特征和不同频率之间的关系 [32] 对于土壤湿度等气候因子的变化而言, 并不存在真正意义上的周期性, 而是在时域中存在多时间尺度的嵌套结构和局部化特征因为小波分析在时域和频域中都具有良好的局部化特性, 不仅可以给出气候序列变化的尺度, 还可以显示出变化的时间位置, 所以它是分析气候因子变化的必要工具 [33-34] 因此, 采用 Morlet 小波函数对中国华北地区的暖季土壤湿度进行研究由 1948~2010 年中国华北地区暖季土壤湿度的小波分析 ( 图 4) 可以看出,4 层土壤湿度的周期信息基本一致, 主要存在 3a,5~7a 和 15a 周期信号, 其中 5~7a 的周期持续时间最长, 是整个时间域中最主要的周期信号另外, 随深度增加, 主要周期逐渐增长表层主要周期为 3a,10~40cm 层为 5~7a, 深层为 15a 不同深度土壤湿度变化周期的差异也表明在不同深度土壤湿度变化的主导因子不同, 各因子作用的强度也存在差异表层土壤湿度受降水等高频天气信号的影响较大, 高频振荡更显著 ; 深层土壤湿度较为稳定, 主要受气温等低频信号的影响, 表现为长时间尺度的周期变化

5 第 5 期程善俊等 : 中国华北暖季土壤湿度的变化特征 727 图 4 华北地区暖季 (5~9 月 )4 层土壤湿度的小波分析 (a)0~10cm,(b)10~40cm,(c)40~100cm,(d)100~200cm Fig.4 WaveletanalysisofsoilmoistureinNorthChinainwarmseason(fromMay toseptember)for0-10cm(a),10-40cm(b),40-100cm(c)and cm(d)soildepth 土壤湿度的变化是受多种因素共同作用造成 [35] 的, 一方面受土壤特性地形植被和土地利用方式等小尺度白噪音的影响, 另一方面又受降水蒸散气温和太阳辐射等大尺度红噪音的影响 [36-37] 各种影响因素对土壤湿度变化的影响程度随研究地 [38] 点和季节的变化而存在差异程善俊等的研究结果表明, 在黄土高原半干旱区, 降水对浅层土壤湿度有显著作用, 气温对深层土壤湿度的作用更明显, 并且存在明显的季节性差异对于华北地区, 气温和降水也是影响该地区土壤湿度变化的重要气象要素, 降水是土壤水分最主要的来源, 而气温对土壤水分消耗的主要方式蒸散有非常重要的影响计算华北地区暖季平均气温和降水距平的时间序列发现, 华北地区暖季存在气温增加显著和降水微弱减小的特点暖季平均气温倾向率为 /10a, 通过了 99% 的显著性检验, 远高于近百年全球平均的 /10a 的增温速率 [39] 降水量的长期变化趋势不明显, 以年际波动为主, 气候倾向率为 mm/10a, 但没有通过 90% 显著性检验对 1948~2010 年华北地区暖季平均土壤湿度和降水量气温进行对比分析, 由其时间演变曲线 ( 图 3 和图 5) 可以看出, 不同层土壤湿度与降水量均呈下降趋势, 二者振荡趋势基本一致, 说明土壤湿度对降水量具有一定的依赖关系 ; 气温的变化趋势则与土壤湿度相反初步认为 63a 来土壤湿度显著减小与暖干化有明显的关系为了验证这一推断, 分别给出 63a4 层土壤湿度距平降水距平和气温距平的散点图 ( 图 6, 图 7), 并利用相关分析研究土壤湿度与气温和降水量的关系, 华北地区气温降水与不同层土壤湿度的相关系数见表 1 结果表明, 不同层的土壤湿度和降水均存在显著的正相关关系, 相关系数随深度增加而逐渐减小, 从表层 (0~ 10cm) 的 0.87 下降到深层 (100~200cm) 的 0.433, 可见表层土壤湿度对降水信号的响应比深层强烈表 1 华北地区气温降水与不同层土壤湿度的相关系数 Tab.1 Corelationcoeficientsbetweenair temperature,precipitationandsoilmoisture fordiferentsoildepthinnorthchina 气温与土壤湿度降水与土壤湿度 0~10cm ~40cm ~100cm ~200cm ~200cm 注 : 相关系数均在 0.01 水平 ( 双侧 ) 上显著相关

6 728 干旱气象 33 卷华北地区土壤表层 (0~10cm) 水分直接来源于自然降水, 其它层土壤水分是降水通过该层逐步渗透而获得, 该地区降水量较小, 除去植株截流和表面蒸发, 实际进入土壤深层从而引起土壤湿度变化的有效降水较少, 导致深层土壤湿度与降水的相关性较弱通过分析气温距平与土壤湿度距平的关系发现, 华北地区的气温与不同层土壤湿度之间均存在显著负相关关系,4 层的相关系数分别为 , ,-0.477,-0.323, 且通过了 99% 的显著性检验气温和降水与土壤湿度的关系与黄土高原半干旱地区的结果基本一致通过以上研究发现, 气温和降水在土壤湿度变化过程中都发挥了重要的作用, 为了定量分析两者 [29] 对土壤湿度的影响大小, 利用 Huang 等的方法分别计算了气温和降水对土壤湿度的相对贡献大小, 结果表明, 在不同深度, 气温和降水对土壤湿度的作用并不完全一致浅层降水贡献率远远大于气温, 而深层正好相反其中, 降水对 4 层土壤湿度的相对贡献率分别为 74.9%,69.5%,65.1%,63.0%, 这与我们上述的定性分析结果一致图 ~2010 年华北地区暖季 (5~9 月 ) 平均气温 ( 左 ) 和降水 ( 右 ) 距平的时间序列 ( 虚线为线性趋势线,K 为趋势值 ) Fig.5 Timeseriesofmeanairtemperature(theleft)andprecipitation(theright) anomalyinwarmseason(frommaytoseptember)intheperiodof innorthchina (Dashedlinesforthetrendlines;Kistheslopeofthetrendlines) 图 ~2010 年华北地区暖季降水距平与土壤湿度距平的关系 (a)0~10cm,(b)10~40cm,(c)40~100cm,(d)100~200cm Fig.6 TherelationshipbetweenprecipitationandsoilmoistureanomalyinNorthChinainthe periodof for0-10cm(a),10-40cm(b),40-100cm(c)and cm(d)soildepth

7 第 5 期程善俊等 : 中国华北暖季土壤湿度的变化特征 729 图 ~2010 年华北地区暖季气温距平与土壤湿度距平的关系 (a)0~10cm,(b)10~40cm,(c)40~100cm,(d)100~200cm Fig.7 TherelationshipbetweenairtemperatureandsoilmoistureanomalyinNorthChinainthe periodof for0-10cm(a),10-40cm(b),40-100cm(c)and cm(d)soildepth 3 结论对比中国地区暖季土壤湿度的观测资料和 GL DAS 同化数据的结果表明,GLDAS 资料能够较好地反映中国地区土壤湿度的空间分布特征, 其中内蒙古西部和新疆塔里木盆地的戈壁沙漠地区为土壤湿度的低值区, 长江中下游地区为土壤湿度的高值区, 中间贯穿从东北向西南的干湿过渡带观测和 GLDAS 资料都表明, 中国东部中纬度地区是土壤湿度变率最大的区域同时,GLDAS 资料也能较好地描述中国 100 E 以东地区的土壤湿度的年际变化特征, 特别是对于华北地区, 两者显著相关, 相关系数为 0.719, 通过了 99% 的显著性检验在对 GLDAS 土壤湿度数据进行准确性分析的基础上, 利用 63a 的 GLDAS 同化数据研究了中国华北地区暖季土壤湿度的变化特征, 并初步探讨了气温和降水等气候因子对土壤湿度的影响, 得出以下几点结论 : (1)1948~2010 年华北地区暖季 4 层土壤湿度的长期变化存在较好的一致性, 均呈减小趋势, 其中, 中间 2 层土壤湿度的减小比表层和深层更为迅速 ; (2)4 层土壤湿度的周期信息基本一致主要存在 3a,5~7a 和 15a 周期信号, 其中 5~7a 的周期持续时间最长, 是整个时间域中最主要的周期信号 (3)63a 来华北地区暖季整体呈现暖干化趋势气温倾向率为 /10a 降水量表现为微弱的减小趋势, 但是并不显著, 主要以年际波动为主 (4) 土壤湿度和气候要素的相关分析指出, 土壤湿度和降水呈正相关关系, 且相关性随深度增加而逐渐减小 ; 与气温呈负相关关系, 中间 2 层的相关性大于表层和最深层致谢 : 美国航空航天局 (NASA) 戈达德空间飞行中心 (GSFC) 和美国海洋和大气局 (NOAA) 国家环境预报中心 (NCEP) 提供宝贵的 GLDAS 数据参考文献 : [1] 管晓丹, 程善俊, 郭瑞霞, 等. 干旱半干旱区土壤湿度数值模拟研究进展 [J]. 干旱气象,2014,32(1): [2]GuanXD,HuangJP,GuoN,etal.Variabilityofsoilmoisture anditsrelationshipwithsurfacealbedoandsoilthermalparameters overtheloesplateau[j].advancesinatmosphericsciences, 2009,26(4): [3]WangGY,HuangJP,GuoW D,etal.Observationanalysisof land-atmosphereinteractionsovertheloesplateauofnorthwest China[J].JournalofGeophysicalResearch,2010,115,doi:10.

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9 第 5 期程善俊等 : 中国华北暖季土壤湿度的变化特征 731 VariationFeatureofSoilMoistureinWarm SeasonoverNorthChina CHENGShanjun,HUANGJianping,JIMingxia,GUANXiaodan,GUORuixia (KeyLaboratoryforSemi-AridClimateChangeoftheMinistryofEducation, ColegeofAtmosphereSciences,LanzhouUniversity,Lanzhou730000,China) Abstract:ThesoilmoisturedatafromobservationoverChinawereusedtotesttheaccuracyofasimilationdatafromGLDAS,results showthatasimilatedsoilmoisturecaneficientlydescribeitsspatialandtemporaldistributionanditsvariationoverchinainwarmsea son,especialyinnorthchina,wheretheobservationandgldasdataarecorelatedsignificantly.asitseficiency,tostudythechar acteristicofregionaldrought,gldassoilmoisturedatawasusedtoaccesthelong-termvariationfeatureofsoilmoistureovernorth Chinainwarmseasonintheperiodof ,andalsotheimpactsoftemperatureandprecipitationonsoilmoisturewereex plored.resultsshowthatsoilmoistureofalthefourdepthlayersdecreasedsimilarlyinthepast63yearsandthatofthemiddletwo layershadaggravativedecrease.thebasiccyclicsoilmoisturewascariedoutbywaveletanalysisanditconcludedthatforalthefour depthlayers,soilmoisturehadalmosttheconsistentcyclewith3years,5to7yearsand15years,andthe5to7yearscyclewasthe maincycle.foralthefourlayers,therewaspositivecorelationbetweenprecipitationandsoilmoisture,butnegativecorelationbe tweentemperatureandsoilmoisture,andthecorelationwithprecipitationwasweakenedinthedeepersoillayerwhileitwasmoreob viousinthemiddletwolayerswithtemperature. Keywords:soilmoisture;NorthChina;warmseason; GLDAS 檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪檪干旱陆面过程与气候变化学术交流会在天津召开 2015 年 10 月 16 日, 由中国气象学会干旱气象学委员会甘肃省干旱气候变化与减灾重点实验室中国气象局干旱气候变化与减灾重点开放实验室甘肃省气象学会中国气象局兰州干旱气象研究所兰州大学大气科学学院中国科学院大气物理研究所中国气象科学研究院联合主办的干旱陆面过程与气候变化学术交流会在天津召开作为第 32 届中国气象学会年会的第五分会场, 会议共有 24 个学术报告及 7 个墙报参加交流, 其中 6 个特邀报告分别为 : 对非均匀下垫面陆气相互问题的若干思考 ( 甘肃省气象局张强研究员 ) 黄土高原退耕还林及其区域气候效应 ( 中国科学院大气物理研究所马柱国研究员 ) 陆气反馈相互作用对干旱化的影响 ( 兰州大学黄建平教授 ) 北半球干旱区大尺度水汽输送特征 ( 兰州大学王澄海教授 ) 年我国西南地区区域性干旱事件的变化特征 ( 中国气象科学研究院任福民研究员 ) 西北干旱区复杂地形条件下大气边界层结构和湍流输送特征的实验研究 ( 北京大学张宏升教授 ) 本次会议以干旱陆面过程与气候变化为主题, 从干旱陆面过程边界层研究及其应用干旱气候变化及其影响与适应干旱指数区域适应性及干旱监测技术研究区域性强干旱事件信息分离及其预测关键技术干旱陆面过程模式和干旱半干旱区域天气 / 气候模式研究等方面展开了热烈交流, 为全国干旱陆面过程与气候变化相关领域的科研人员搭建了交流平台, 展示了我国干旱陆面过程与气候变化方面的研究进展, 促进了该领域的深入交流与合作

南京气象学院学报第卷

南京气象学院学报第卷 Ò Ò 潘敖大孙照渤在对长江中下游夏季降水进行分型的基础上分析了长江流域南北两支雨带与春季太平洋海温的相关关系并采用大气环流模式对前期海温进行了敏感性试验结果表明赤道东太平洋区域的海温异常对两支雨带夏季降水有重要影响海温正异常时南支雨带旱北支雨带不明显海温负异常时南支雨带涝北支雨带旱前期赤道东太平洋海温强迫可以在北半球对流层激发出遥相关波列并影响长江流域南北两支雨带的旱涝分布