气候变暖对北极多年冻土和植被产生了重要的影响。CLM(Community Land Model)是应用最广泛的陆面过程模式之一，但其中复杂的边界条件和参数化过程导致模式模拟结果存在一定的不确定性。本研究评估了CLM5.0对阿拉斯加多年冻土区表层土壤温度和碳循环的模拟能力，结果表明，CLM5.0可以捕捉到表层土壤温度的季节变化。在苔原和针叶林站点，CLM5.0在日尺度和月尺度都可以很好地模拟出总初级生产力（GPP）随时间的变化，但对净生态系统碳交换（NEE）的模拟结果存在一定的不确定性。CLM5.0可以较为合理地模拟高纬度多年冻土区的土壤温度季节变化，在未来的研究中可能还需要从结构、参数化方案等过程进行改进，从而进一步提升高纬度多年冻土区碳循环的模拟精度。
气候变暖对北极多年冻土和植被产生了重要的影响。CLM(Community Land Model)是应用最广泛的陆面过程模式之一，但其中复杂的边界条件和参数化过程导致模式模拟结果存在一定的不确定性。本研究评估了CLM5.0对阿拉斯加多年冻土区表层土壤温度和碳循环的模拟能力，结果表明，CLM5.0可以捕捉到表层土壤温度的季节变化。在苔原和针叶林站点，CLM5.0在日尺度和月尺度都可以很好地模拟出总初级生产力（GPP）随时间的变化，但对净生态系统碳交换（NEE）的模拟结果存在一定的不确定性。CLM5.0可以较为合理地模拟高纬度多年冻土区的土壤温度季节变化，在未来的研究中可能还需要从结构、参数化方案等过程进行改进，从而进一步提升高纬度多年冻土区碳循环的模拟精度。
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气候变暖对北极多年冻土和植被产生了重要的影响。CLM(Community Land Model)是应用最广泛的陆面过程模式之一，但其中复杂的边界条件和参数化过程导致模式模拟结果存在一定的不确定性。本研究评估了CLM5.0对阿拉斯加多年冻土区表层土壤温度和碳循环的模拟能力，结果表明，CLM5.0可以捕捉到表层土壤温度的季节变化。在苔原和针叶林站点，CLM5.0在日尺度和月尺度都可以很好地模拟出总初级生产力（GPP）随时间的变化，但对净生态系统碳交换（NEE）的模拟结果存在一定的不确定性。CLM5.0可以较为合理地模拟高纬度多年冻土区的土壤温度季节变化，在未来的研究中可能还需要从结构、参数化方案等过程进行改进，从而进一步提升高纬度多年冻土区碳循环的模拟精度。
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气候变暖对北极多年冻土和植被产生了重要的影响。CLM(Community Land Model)是应用最广泛的陆面过程模式之一，但其中复杂的边界条件和参数化过程导致模式模拟结果存在一定的不确定性。本研究评估了CLM5.0对阿拉斯加多年冻土区表层土壤温度和碳循环的模拟能力，结果表明，CLM5.0可以捕捉到表层土壤温度的季节变化。在苔原和针叶林站点，CLM5.0在日尺度和月尺度都可以很好地模拟出总初级生产力（GPP）随时间的变化，但对净生态系统碳交换（NEE）的模拟结果存在一定的不确定性。CLM5.0可以较为合理地模拟高纬度多年冻土区的土壤温度季节变化，在未来的研究中可能还需要从结构、参数化方案等过程进行改进，从而进一步提升高纬度多年冻土区碳循环的模拟精度。
利用GNSS-R(全球导航卫星系统反射测量)技术进行准确的雪深监测已成为传统雪深测量的重要补充手段。本文使用GNSS-R技术反演了2012—2018年美国阿拉斯加州4个GPS观测站附近的雪深结果,结合加拿大气象中心(Canadian Meteorological Centre, CMC)提供的雪深模型数据产品,以PBO(Plate Boundary Observatory)H2O项目组提供的雪深资料为参考值,分析了不同手段获取的雪深值在不同时间尺度上的变化特征,同时评估了GNSS-R反演雪深结果作为独立数据集验证CMC模型数据的能力。结果表明:GNSS-R、CMC和PBO得到的长时间序列雪深结果均具有较为一致的明显周期性变化,整体上GNSS-R反演结果比CMC数据精度更高,更能反映雪深的年际变化情况。GNSS-R反演值和CMC模拟值均能够反映各测站PBO雪深值的逐月变化规律,但GNSS-R反演值的精度和稳定性总体上优于CMC模拟值。GNSS-R反演结果比CMC模拟值与PBO雪深值的季节性变化更具一致性,且对于本文研究的4个测站,GNSS-R反演雪深的精度和稳定性在雪深值较大的春季和冬季...
利用GNSS-R(全球导航卫星系统反射测量)技术进行准确的雪深监测已成为传统雪深测量的重要补充手段。本文使用GNSS-R技术反演了2012—2018年美国阿拉斯加州4个GPS观测站附近的雪深结果,结合加拿大气象中心(Canadian Meteorological Centre, CMC)提供的雪深模型数据产品,以PBO(Plate Boundary Observatory)H2O项目组提供的雪深资料为参考值,分析了不同手段获取的雪深值在不同时间尺度上的变化特征,同时评估了GNSS-R反演雪深结果作为独立数据集验证CMC模型数据的能力。结果表明:GNSS-R、CMC和PBO得到的长时间序列雪深结果均具有较为一致的明显周期性变化,整体上GNSS-R反演结果比CMC数据精度更高,更能反映雪深的年际变化情况。GNSS-R反演值和CMC模拟值均能够反映各测站PBO雪深值的逐月变化规律,但GNSS-R反演值的精度和稳定性总体上优于CMC模拟值。GNSS-R反演结果比CMC模拟值与PBO雪深值的季节性变化更具一致性,且对于本文研究的4个测站,GNSS-R反演雪深的精度和稳定性在雪深值较大的春季和冬季...