基于多模式集合和贝叶斯模型平均的土壤湿度模拟及不确定性研究

项目名称： 基于多模式集合和贝叶斯模型平均的土壤湿度模拟及不确定性研究

项目编号： No.41405083

项目类型： 青年科学基金项目

立项/批准年度： 2014

项目学科： 天文学、地球科学

项目作者： 刘建国

作者单位： 怀化学院

项目金额： 25万元

中文摘要： 土壤湿度作为全球能量和水分循环的重要变量，在水文、气候、农业、生态等众多领域起重要影响。与地面观测和遥感反演相比，陆面模式在刻画土壤湿度的时空变率等方面具有明显优势。然而不同模式参数化方案以及大气强迫驱动(离线模拟)导致土壤湿度模拟存在不确定性。为了减少土壤湿度模拟不确定性，本项目拟以陆面模式为模式框架，以多模式集合和贝叶斯模型平均(BMA)为方法基础，一方面结合离线陆面模式建立基于BMA和多强迫多模式集合的土壤湿度模拟系统，分析、量化模拟不确定性，获取历史高精度、高时空分辨率的土壤湿度数据集，揭示中国区域过去30年土壤湿度变化的时空特征及农业干旱演变规律；另一方面结合CMIP5 中多个海-陆-气耦合模型结果发展基于BMA和多模式集合的土壤湿度预估方案，获取中国区域未来近100年较为可靠的土壤湿度预估数据，并较为合理地刻画未来高、中、低排放情景下土壤湿度的气候响应特征及农业干旱演变趋势。

中文关键词： 多模式集合；贝叶斯模型平均（BMA）；土壤湿度；陆面水文过程；不确定性

英文摘要： As an important variable in the global energy and water cycle, soil moisture plays a key role in many fields such as hydrology, climate, agriculture and ecology. Compared with the ground observation and remote sensing retrieval, land surface model (LSM) i

英文关键词： multi-model ensemble；Bayesian model averaging(BMA)；soil moisture；land surface hydrologic process；uncertainty