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大气向下长波辐射参数化模型在长白山地区的适用性
  • ISSN号:1001-9332
  • 期刊名称:《应用生态学报》
  • 时间:0
  • 分类:P422.3[天文地球—大气科学及气象学]
  • 作者机构:[1]中国科学院沈阳应用生态研究所森林与土壤生态国家重点实验室,沈阳110164, [2]中国科学院大学,北京100049
  • 相关基金:国家自然科学基金项目(31370614,41371064)资助
中文摘要:

利用中国科学院长白山森林生态系统定位站的近地面气象观测数据,分析评价了目前被广泛使用的8个晴天与8个云天大气长波辐射参数化模型的模拟性能.结果表明:晴天时Satterlund模型最适用,其偏差(BIAS)与均方根误差(RMSE)分别是-23.34和28.55W·m-2;系数校正后,虽然其参数值变化不大,但其模拟效果有很大提高,BIAS与RMSE分别降低为-6.33和18.08 W·m-2;云天时Jacobs模型最准确,BIAS和RMSE只有0.38和29.29W·m-2.对模型中大气发射率的敏感性分析表明,大气发射率对水汽压的变化最敏感,对温度的变化不敏感.应用优选模型(晴天和云天)得到的模拟值与观测值的日变化趋势基本一致,但在云量发生突变的节点上模拟效果不太理想.

英文摘要:

A total of eight clear-sky and eight cloudy-sky parameterized models for estimating day- time downward longwave radiation were evaluated by using the meteorological data measured in the Changbai Mountains region, Northeast China. The results indicated that the.Satterlund model per- formed better in estimating clear-sky downward longwave radiation, and the bias (BIAS) and root mean square error (RMSE) were -23.34 and 28.55 W · m-2, respectively. Although the coeffi- cients were not significantly changed, the performance of Satterlund model was significantly im- proved after the locally calibrated, and the BIAS and RMSE decreased to -6.33 and 18.08 W · m-2, respectively. Jacobs model was found to be best for modeling cloudy-sky downward long- wave radiation and the BIAS and RMSE were 0.38 and 29.29 W · m-2, respectively. Sensitivity analysis showed that the vapor pressure was the most sensitive variable to the atmospheric emissivity and the temperature was not sensitive to it. The predicted results of the optimal model (clear- and cloudy-sky) were consistent with the measured data, while the performance of these models was affected by a sudden change of cloudy cover.

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期刊信息
  • 《应用生态学报》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国科学院
  • 主办单位:中国生态学学会 中国科学院沈阳应用生态研究所
  • 主编:沈善敏
  • 地址:沈阳市文化路72号
  • 邮编:110016
  • 邮箱:
  • 电话:024-83970393
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-9332
  • 国内统一刊号:ISSN:21-1253/Q
  • 邮发代号:8-98
  • 获奖情况:
  • 中国自然科学核心期刊,中国科学院优秀期刊,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,美国化学文摘(网络版),荷兰地学数据库,荷兰文摘与引文数据库,美国生物医学检索系统,美国生物科学数据库,英国动物学记录,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:98742