CLDAS土壤相對濕度產(chǎn)品在皖北地區(qū)適應性評估及應用

中圖分類號 S52.7 文獻標識碼A 文章編號007-773（2025）5-0082-07

DOI號0.6377/j.cnki.issn007-773.2025.5.02

Applicability evaluation of CLDAS soil relative humidity product in Northern Anhui and itsapplicationresearch

CHEN Yuqi1 LU Yu2 ZHANG Yongqin1YANG Man2 SUN Hailong3 （1Huaibei Meteorological Bureau，Huaibei 2350oo， China; 2Suzhou Meteorological Bureau，Suzhou 2340oo， China; 3Soil and Fertilizer Station of Yongqiao District in Suzhou，Suzhou 2340oo， China）

AbstractTo analyze theadaptabilityof theCLDASsoil relative humidity productin Northern Anhui，basedon the datafrom 26 farmland moisture monitoring points and28 automaticsoil moisture monitoring stations from June 2023 to August2024，mathematical statisticsmethods suchascorrelationanalysis were employed，combinedwith softwaretools like SPSS and MATLAB，to conduct a comprehensive assessment of the CLDAS soil （O-20 cm layer）relative humidity productand applicationanalysis.The resultsshowedthat： （1）Overallassessment indicatedthat the CLDASsoilrelative humidityproducthadarelativelyobvious correlationwith the farmland moisture monitoring pointdata.The correlation coeffcient （R）of the farmland moisturemonitoring pointsranged from0.59 to O.97，with2O stations passing the significance test at Plt;0.01 and2 stations passing at Plt;0.05 .TheR of the automatic soil moisture monitoring stations ranged from O.5O to O.92，with 23 stationspassing the significance test at Plt;0.01 and 3 stations passing at Plt;0.05 .The CLDAS soil relative humidity product had good applicabilityin study area. （2） Seasonal-scale analysis showedthat the CLDAS soil relative humidity product and the farmland moisture monitoring point data hada positive correlation.The R of spring，summer，and winter passed the significance test at Plt;0.01 ， and that of autumn passes at Plt;0.05 . The average deviatio inspring，summer，and autumnremains negative，whilein winter itremained positive.（3）In termsof terain and soil type assessment，the CLDAS soil relative humidity product andthe farmland moisture monitoring pointdata had a positive correlation for different terrains and soil types，with Rgt;O.5O，and all pass the significance test at P lt;0.01， indicating thatthe product performs relatively smothlyin terms ofterrin and soil type.（4）Different soil moisture type assessment showed that the CLDASsoil relative humidityproduct exhibiteddistinct characteristics for suitable and slightlydry soil moisture monitoring，with an average deviation lt;5% and a root mean square error gt;10% .（5）Using the CLDAS soil relative humidity product for soil moisture monitoring，itwas found that from June 2O23 to April 2O24，there was no significant change insoil moisture in northern Anhui.The monthlyaveragevalue ofsoil relative humidity was between 65% and 85% ，and the soil moisture was in a suitable type.However，from May to June 2O24，the soil relative humidity decreased，and thesoil moisture showeda shortage.In August，ittended to stabilize.（6）The CLDAS soil relative humidity value was positively correlated with cumulative precipitation and negativelycorrelated with average temperature，showing obvious feasibility in theapplication offine-scalesoil moisturemonitoring in study area.In conclusion，the CLDAS soil relative humidity product has strong applicabilityand feasibility in Northern Anhui.

Keywordssoil relative humidity;CLDAS;soil type; applicability evaluation

近年來，氣候暖干化趨勢愈加明顯，對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)產(chǎn)生不利影響。有效合理地對農(nóng)業(yè)旱情發(fā)生發(fā)展情況進行監(jiān)測，對減輕干旱對糧食安全造成的損失具有重要的現(xiàn)實意義。土壤相對濕度是表征農(nóng)業(yè)旱情的重要監(jiān)測指標之一。為做好監(jiān)測工作，相關研究人員對土壤濕度展開了多維度研究。冉瓊利用溫度植被干旱指數(shù)（TVDI）法對土壤濕度進行反演，分析了土壤濕度分布的時空特性；肖乾廣等2利用衛(wèi)星資料，從土壤的熱性質出發(fā)，引入了“遙感土壤水分最大信息層”概念，建立了多時相的土壤濕度統(tǒng)計模型。韓斌3利用ASCAT散射儀觀測的土壤濕度數(shù)據(jù)，監(jiān)測土壤水分，為干旱監(jiān)測提供參考。

中國氣象局陸面數(shù)據(jù)同化系統(tǒng)CLDAS（CMALandDataAssimilationSystem）通過融合不同空間分辨率的多源數(shù)據(jù)生成了土壤濕度產(chǎn)品，利用精細化格點數(shù)據(jù)進行農(nóng)業(yè)干旱監(jiān)測，為糧食安全生產(chǎn)提供精細化保障服務。崔園園等4、孫小龍等[5金燕等[利用該系統(tǒng)對不同地區(qū)進行干旱監(jiān)測評估，均得到適應性較好的結論。然而，在地形、土壤類型及土壤情等方面的研究相對較少，同時關于CLDAS融合產(chǎn)品在安徽省內(nèi)的適應性研究相對較少。目前，安徽省土壤情監(jiān)測主要采用土壤水分自動監(jiān)測站和人工定點取土監(jiān)測相結合的方式開展，部分存在站點較少或監(jiān)測時間間隔較長等問題，暫無法完全滿足土壤情精細化監(jiān)測需求。基于此，本文在皖北地區(qū)開展CLDAS土壤相對濕度產(chǎn)品的適應性研究，結合季節(jié)尺度并綜合考慮地形和土壤類型及土壤情類型等維度，分析土壤情監(jiān)測和天氣因子數(shù)據(jù)跟蹤，為防控農(nóng)業(yè)干旱災害和科學指導農(nóng)業(yè)生產(chǎn)提供參考。

1材料與方法

1.1 研究區(qū)基本情況

研究區(qū)屬北亞熱帶與暖溫帶的過渡地帶。近年來，該地區(qū)農(nóng)業(yè)氣象災害有增多趨勢，對農(nóng)業(yè)生產(chǎn)影響較大。宿州市埽橋區(qū)地形屬平原地貌，北部東西兩側兼有少許丘陵崗地，土壤類型主要有砂姜黑土、潮土等。

1.2數(shù)據(jù)來源

CLDAS土壤相對濕度產(chǎn)品數(shù)據(jù)來源中國氣象局陸面數(shù)據(jù)同化系統(tǒng)第2版（CLDAS-V2.0）實時土壤相對濕度產(chǎn)品，土層數(shù)據(jù)垂直分為3個層次： 0～ 10cm?0～20cm?0～50cm 。依據(jù)研究區(qū)土壤情監(jiān)測業(yè)務的實際情況，選擇 0～20cm 土層土壤相對濕度產(chǎn)品作為研究數(shù)據(jù)。資料時間為2023年6月至2024年8月，其中2023年6一8月產(chǎn)品數(shù)據(jù)用于CLDAS土壤相對濕度產(chǎn)品歷史同期比對，2023年9月至2024年8月產(chǎn)品數(shù)據(jù)用于監(jiān)測站點數(shù)據(jù)適應性評估和應用分析。

農(nóng)田情監(jiān)測數(shù)據(jù)來源于研究區(qū)埔橋區(qū)土肥站26個農(nóng)田土壤情監(jiān)測點（簡稱農(nóng)田監(jiān)測點），選擇0～20cm 土層數(shù)據(jù)，情監(jiān)測時間為每月2日、9日、17日和24日，關鍵農(nóng)時和季節(jié)性干旱易發(fā)時，加密監(jiān)測（2024年6月6日、13日、15日、20日、27日）；資料時限為2023年9月至2024年8月。土壤情自動監(jiān)測數(shù)據(jù)來源于皖北地區(qū)6市28個土壤水分自動監(jiān)測站（簡稱自動監(jiān)測站），選擇 0～20cm 土層數(shù)據(jù)，監(jiān)測時間、周期與農(nóng)田情監(jiān)測點數(shù)據(jù)同步。

降水量和氣溫等氣象因子數(shù)據(jù)來源國家基本自動氣象站，降水量選擇 20：00--20：00 的累積降水量，氣溫為日平均氣溫；時間為2024年6—8月。

1.3數(shù)據(jù)匹配

CLDAS土壤相對濕度產(chǎn)品為格點數(shù)據(jù)，而土壤情監(jiān)測數(shù)據(jù)為站點數(shù)據(jù)。采用臨近點插值方法，依據(jù)農(nóng)田監(jiān)測點和自動監(jiān)測站的經(jīng)緯度坐標，將CLDAS土壤相對濕度產(chǎn)品插值到對應監(jiān)測站點，取與站點監(jiān)測數(shù)據(jù)空間匹配的格點數(shù)據(jù)。

1.4評估方法

統(tǒng)計情監(jiān)測點數(shù)據(jù)和匹配到的CLDAS土壤相對濕度格點數(shù)據(jù)，通過數(shù)據(jù)清洗剔除異常值等質量控制，選擇555對農(nóng)田監(jiān)測點和1029對自動監(jiān)測站日均值數(shù)據(jù)。利用相關系數(shù)（R）、平均偏差（BIAS）、均方根誤差（RSME）對CLDAS土壤相對濕度產(chǎn)品和站點監(jiān)測數(shù)據(jù)進行總體、不同季節(jié)、不同地形和土壤類型以及不同土壤墑情類型的評估，計算如式（1）～（3）。

式中， n 為樣本總數(shù)， X_i 為CLDAS土壤相對濕度產(chǎn)品值， Y_i 為站點監(jiān)測數(shù)據(jù)值， 和 分別為CLDAS土壤相對濕度產(chǎn)品和情監(jiān)測站點數(shù)據(jù)的平均值。

1.5CLDAS土壤相對濕度產(chǎn)品應用與個例分析

運用SPSS、MATLAB和Excel等軟件，對基于CLDAS土壤相對濕度產(chǎn)品，開展皖北地區(qū)土壤情監(jiān)測服務。統(tǒng)計CLDAS土壤相對濕度區(qū)域平均值、極大值和極小值。以2024年6月下旬一7月上旬宿州市埔橋區(qū)1次突發(fā)特大暴雨天氣變化過程為例，利用CLDAS土壤相對濕度產(chǎn)品逐日跟蹤詮釋這次重大天氣變化過程，驗證CLDAS土壤相對濕度產(chǎn)品在該區(qū)域土壤墑情監(jiān)測應用中的可行性。

2結果與分析

2.1CLDAS土壤相對濕度產(chǎn)品適應性評估

2.1.1總體評估 結果顯示，參與評估的站點有48個通過顯著性檢驗。其中，農(nóng)田監(jiān)測點有20個監(jiān)測點的相關系數(shù)通過 Plt;0.01 的顯著性檢驗，2個監(jiān)測點的相關系數(shù)通過 Plt;0.05 的顯著性檢驗，而4個監(jiān)測點47對數(shù)據(jù)沒有明顯的相關性，可能原因是樣本數(shù)小或監(jiān)測采集數(shù)據(jù)不標準等；自動監(jiān)測站有23個站點相關系數(shù)通過 Plt;0.01 的顯著性檢驗，3個監(jiān)測點相關系數(shù)通過 Plt;0.05 的顯著性檢驗，而2個監(jiān)測點30對數(shù)據(jù)長時間處于過飽和和微變化狀態(tài)，剔除研究序列。

農(nóng)田監(jiān)測點中，通過顯著性檢驗的站點相關系數(shù)最小為0.59，最大為 0.97 。不同站點的平均偏差（BIAS）和均方根誤差（RSME）差異較大，區(qū)域平均BIAS為 -1.15% ，最大BIAS為 -22.53% ，最小為0.10% ，CLDAS土壤相對濕度產(chǎn)品較農(nóng)田監(jiān)測站點數(shù)據(jù)整體略低，處于偏干狀態(tài)；區(qū)域平均RSME為12.57% ，最大RSME為 23.03% ，最小為 0.95% 。

自動監(jiān)測站中，通過顯著性檢驗的站點相關系數(shù)最小為0.50，最大為 0.92 。區(qū)域BIAS為 -3.33% ，最大BIAS- 8.53% ，最小為 2.15% ，CLDAS土壤相對濕度產(chǎn)品較自動監(jiān)測站數(shù)據(jù)整體略低，處于偏干狀態(tài)；區(qū)域平均RSME為 21.89% ，最大RSME為 42.3% ，最小為 10.61% 。

適應性評估結果與崔園園等的CLDAS土壤相對濕度產(chǎn)品適應性的研究結論基本一致；參考相關研究8-9，結合本試驗結果，表明CLDAS土壤相對濕度產(chǎn)品在皖北地區(qū)具有較好的適用性。

2.1.2不同季節(jié)的適應性評估 對CLDAS土壤相對濕度產(chǎn)品和農(nóng)田監(jiān)測點數(shù)據(jù)按照季節(jié)尺度進行評估，由表1可知，春、夏兩季CLDAS土壤相對濕度產(chǎn)品和農(nóng)田監(jiān)測點數(shù)據(jù)的相關系數(shù)大于0.50，秋、冬兩季相關系數(shù)較低，其中秋季的相關系數(shù)通過 Plt; 0.05的顯著性檢驗，春、夏、冬季通過 Plt;0.01 的顯著性檢驗。春、夏季的RSME大于秋、冬季，其中，夏季的RSME最大，為 14.60% ，冬季的最小，為 8.42%_? 春、夏、秋季的BIAS處于負偏差，表明CLDAS土壤相對濕度產(chǎn)品呈現(xiàn)偏干狀態(tài)；夏季是農(nóng)作物播種和生產(chǎn)關鍵期，基于農(nóng)田管理等實際，實施灌溉等措施造成夏季BIAS絕對值較大（ -2.42% ；而冬季BIAS保持為正偏差，CLDAS土壤相對濕度產(chǎn)品呈現(xiàn)偏濕狀態(tài)，可能與作物（主要是冬小麥）處于越冬期，部分監(jiān)測地塊出現(xiàn)凍土，以及參與評估的農(nóng)田監(jiān)測點樣本數(shù)偏少有關。

2.1.3不同地形和土壤類型的適應性評估 以地形和土壤類型為劃分標準，對CLDAS土壤相對濕度產(chǎn)品和農(nóng)田監(jiān)測點數(shù)據(jù)按照山區(qū)、潮土區(qū)和砂姜黑土區(qū)3類進行區(qū)域相關性分析和評估。由表2可知，3種不同地形和土壤類型，CLDAS土壤相對濕度產(chǎn)品和農(nóng)田監(jiān)測點數(shù)據(jù)均呈正相關，相關系數(shù)大于0.50，且均通過 Plt;0.01 的顯著性檢驗，但其相關系數(shù)大小相差不明顯，且相關系數(shù)小于0.80，表明CLDAS王壤相對濕度產(chǎn)品在地形和土壤類型方面表現(xiàn)較為平緩。

由表2可知，3種不同地形和土壤類型中的汴北潮土區(qū)相關系數(shù)大于砂姜黑土區(qū)和汴北山區(qū)，且BIAS和RSME也最小，這種差異與土壤的保水和濾水能力有關。不同的土壤類型土保水和濾水能力不同，潮土土層深厚，質地黏重，通氣透水性差，水氣矛盾突出，易產(chǎn)生旱澇;砂姜黑土粘粒含量高，透氣性差，土壤密度大，水分交換不暢；相較于砂姜黑土，潮土具有較好的濾水性、持水性，而山區(qū)丘陵的保水功能低于平原地區(qū)[10]。

2.1.4不同土壤情類型適應性評估 參照GB/T20481一2017《氣象干旱等級》，以土壤相對濕度 （%） 為劃分依據(jù)，將土壤情分成過濕、適宜、輕旱、中旱、重旱和特旱6種類型（表3）。由表4可知，過濕、中旱、重旱和特旱情類型由于樣本數(shù)較少，相關系數(shù)偏小。適宜和輕旱類型土壤情相關系數(shù)均通過顯著性檢驗，BIAS絕對值小于 5% ，CLADS土壤相對濕度產(chǎn)品呈現(xiàn)偏干狀態(tài)，而RSME絕對值大于 10% ，表明CLDAS土壤相對濕度產(chǎn)品對適宜和輕旱類型土壤熵情表現(xiàn)出明顯的監(jiān)測特征。

2.2CLDAS土壤相對濕度產(chǎn)品應用與個例分析

2.2.1土壤情監(jiān)測的應用 由圖1可知，2023年6月至2024年4月，研究區(qū)土壤情無明顯變化，土壤相對濕度的月平均值在 53.64%～81.61% 土壤情為適宜類型；而在2024年5—6月CLDAS土壤相對濕度有所下降，土壤情出現(xiàn)熵情不足現(xiàn)象，8月趨向平穩(wěn)，呈現(xiàn)向墑情適宜類型轉變趨勢。綜合監(jiān)測數(shù)據(jù)顯示，皖北大部地區(qū)2024年夏季比2023年干燥，旱情面積占比大于2023年，其中采樣點1、Ⅱ和V表現(xiàn)較為明顯，采樣點Ⅲ有少許重旱區(qū)域，而采樣點V濕度增大，土壤情相對2023年有較為明顯變化（表5）。

2.2.2個例分析 2024年6月下旬—7月上旬宿州市埽橋區(qū)突發(fā)1次特大暴雨。2024年6月，該區(qū)降水明顯偏少，6月下旬，累積降水量為 21.2mm ，降水量比歷史平均減少 70.6% ，平均氣溫為 27.6^°C ，比歷史平均氣溫高 1.0^°C：7 月上旬，累積降水量為324.9mm ，降水量比歷史平均增加 286.3% 。該區(qū)出現(xiàn)高溫少雨導致的“特旱\"到水分飽和\"過濕\"旱澇急轉過程。

由圖2可知，6月21日，該區(qū)20：00—20：00累積降水量為 15.3mm ，溫度為 26.5°C ，土壤情處于中旱類型，CLDAS土壤相對濕度值有所上升；28日前連續(xù)多日無降水，導致土壤情持續(xù)不利發(fā)展，CLDAS土壤相對濕度值為 47.98% ；7月9日埔橋區(qū)累積降水量為 159.9mm ，CLDAS土壤相對濕度值為95.38% ，平均溫度也處于該過程中的最低點25.4^°C 。

在整個天氣變化過程中，高溫少雨，雨水因快速蒸發(fā)而不能滲透進土壤，CLDAS土壤相對濕度值表現(xiàn)出緩慢上升的趨勢；但如果出現(xiàn)中雨甚至大到暴雨，且氣溫降低，雨水有效滲透進土壤，CLDAS土壤相對濕度值有明顯的增加趨勢。CLDAS土壤相對濕度值與累積降水量呈正相關，與平均氣溫呈負相關，CLDAS土壤相對濕度產(chǎn)品在該區(qū)土壤情監(jiān)測方面有較強的可行性。

4結論與討論

基于2023年9月至2024年8月皖北地區(qū)28個自動監(jiān)測站和26個農(nóng)田監(jiān)測點土壤相對濕度資料，利用CLDAS土壤相對濕度產(chǎn)品對 0～20cm 層數(shù)據(jù)進行適應性檢驗評估，得出以下結論。

（1）CLDAS土壤相對濕度產(chǎn)品和監(jiān)測站點數(shù)據(jù)呈較明顯的正相關，43個站點相關系數(shù)通過 Plt;0.01 的顯著性檢驗，5個站點相關系數(shù)通過 Plt;0.05 的顯著性檢驗，6個站點沒有通過顯著性檢驗；其中農(nóng)田監(jiān)測點數(shù)據(jù)最大相關系數(shù)為0.97，區(qū)域平均BIAS為-1.15% ，平均RSME為 12.57% ；而自動監(jiān)測站數(shù)據(jù)最大相關系數(shù)為0.92，BIAS為 -3.33% ，平均RSME為21.89% 。

（2）從季節(jié)尺度分析，春、夏、秋、冬季的CLDAS土壤相對濕度產(chǎn)品與農(nóng)田監(jiān)測點數(shù)據(jù)均呈正相關；春、夏、秋季的BIAS為負偏差，CLDAS土壤相對濕度產(chǎn)品呈偏干狀態(tài)，冬季CLDAS土壤相對濕度產(chǎn)品呈偏濕狀態(tài)。

（3）潮土和砂姜黑土等土壤類型和山區(qū)丘陵地形的相關性分析表明，其相關系數(shù)差異不明顯，CLDAS土壤相對濕度產(chǎn)品在地形和土壤類型方面表現(xiàn)較為平緩；汴北山區(qū)CLDAS相對濕度產(chǎn)品呈偏干狀態(tài)，而砂姜黑土區(qū)和汴北潮土區(qū)呈偏濕狀態(tài)。

（4）土壤情不同類型分析表明，適宜和輕旱類型土壤CLDAS相對濕度產(chǎn)品與農(nóng)田監(jiān)測點數(shù)據(jù)的相關系數(shù)通過顯著性檢驗，BIAS小于 5% ，RSME大于 10% ，CLDAS土壤相對濕度產(chǎn)品對適宜和輕旱類型土壤情表現(xiàn)出明顯的監(jiān)測特征。

（5）基于CLDAS土壤相對濕度產(chǎn)品，開展土壤情監(jiān)測服務，結果顯示，皖北地區(qū)2023年6月至2024年4月，CLDAS土壤相對濕度的月平均值在70.86%～81.61% ，情無明顯變化，2024年5—6月土壤相對濕度出現(xiàn)急轉，皖北大部分地區(qū)2024年夏季比2023年干燥。

（6）以2024年6月下旬—7月上旬宿州市通橋區(qū)突發(fā)1次特大暴雨為例，利用CLDAS土壤相對濕度產(chǎn)品跟蹤累積降水量和平均氣溫等天氣因子變化，分析這次土壤情旱澇急轉過程，驗證該產(chǎn)品在土壤墑情監(jiān)測工作有一定的可行性。

本次對CLDAS土壤相對濕度產(chǎn)品與監(jiān)測站點數(shù)據(jù)的BIAS和RSME進行分析，部分樣本偏差和RSME較大（ gt;20% ）。為做到監(jiān)測服務更精細，CLDAS土壤相對濕度產(chǎn)品在數(shù)據(jù)精度上，可參考崔園園等4的回歸模型和7旬滑動平均訂正模型。同時，不同作物的不同生育期，對水分的要求也不同，開展土壤情類型辨識時，可根據(jù)作物生育期進行細化分類；土壤相對濕度計算涉及田間持水量、土壤容重等水文參數(shù)，宜采取分時段、分土壤類型和區(qū)域的特色服務方式，以提高CLDAS土壤相對濕度在土壤璃情監(jiān)測方面的精細化服務能力。

參考文獻

[1]冉瓊.全國土壤濕度及其變化的遙感反演與分析[D].北京：中國科學院研究生院（遙感應用研究所），2005.

[2]肖乾廣，陳維英，盛永偉，等.用氣象衛(wèi)星監(jiān)測土壤水分的試驗研究[J].應用氣象學報，1994，5（3）：312-318.

[3]韓斌.ASCAT土壤濕度數(shù)據(jù)在新疆干旱監(jiān)測中的應用[J].沙漠與綠洲氣象，2016，10（6）：88-92.

[4]崔園園，張強，覃軍，等.CLDAS融合土壤濕度產(chǎn)品在東北地區(qū)的適用性評估及訂正[J]中國農(nóng)業(yè)氣象，2019，40（10）：660-668.

[5]孫小龍，宋海清，李平，等.基于CLDAS資料的內(nèi)蒙古干旱監(jiān)測分析[J].氣象，2015，41（10）：1245-1252.

[6]金燕，徐凌，周群，等.基于CLDAS土壤相對濕度的云南農(nóng)業(yè)干旱監(jiān)測[J]中國農(nóng)業(yè)氣象，2024，45（1）：79-90.

[7]崔園園，張強，李威，等.CLDAS融合土壤相對濕度產(chǎn)品適用性評估及在氣象干旱監(jiān)測中的應用[J]海洋氣象學報，2020，40（4）：105-113.

[8]劉東明，吳門新，侯英雨，等.遼寧省生長季CLDAS土壤相對濕度產(chǎn)品的評估檢驗[J].中國農(nóng)業(yè)氣象，2022，43（1） ：17-27.

[9]陳燕麗，黃思琦，莫建飛，等.基于CLDAS數(shù)據(jù)的甘蔗干旱監(jiān)測評估標準對比：以2011年廣西干旱為例[J].干旱氣象，2020，38（2）：188-194.

[10]聶俊華，王一川，季立聲.山東省主要土壤類型持水性能的研究[J].山東農(nóng)業(yè)大學學報，1991，22（3）：279-288.

（責任編輯：胡立萍）