土壤湿度作为陆面过程的重要因子，对局地及邻近地区的天气和气候有重要影响。青藏高原（简称高原）被称为“世界屋脊”,平均海拔高度在 4 000 m 以上,被公认为是气候变化的敏感区。由于高原观测站点稀少，土壤湿度观测资料匮乏，致使关于高原土壤湿度时空特征的研究较少。目前，模式模拟、资料同化、卫星反演等技术的发展与完善为研究高原土壤湿度的时空特征提供了新机遇。但由于这些土壤湿度格点数据仍然存在一些不确定性，因此有必要对其在高原的适用性进行评估。

本研究选用欧洲中期天气预报中心推出的第五代全球大气再分析产品（ERA5）、全球陆面数据同化系统（GLDAS）和美国航空航天局的土壤湿度主被动卫星（SMAP）的土壤湿度格点数据刻画高原暖季土壤湿度时空特征。首先运用基于站点观测的传统统计方法对土壤湿度格点数据在高原的适用性进行评估，结果表明ERA5和GLDAS高估土壤湿度值，而SMAP在数值上比较接近观测；在刻画土壤湿度的时间变化方面，ERA5和SMAP优于 GLDAS。基于Triple Collocation方法对三套数据进行评估，发现SMAP在高原上的随机误差最小，且在高原东部与土壤湿度真值的相关性最好，这与传统评估的结果基本一致。SMAP在高原南部的变率较大，而ERA5和GLDAS在高原西部的变率较大。30-90天低频变率在高原土壤湿度的季节内变率中占比最大，特别在高原南部。相比于SMAP，ERA5和GLDAS在高频变率的贡献较小。高原西部的陆气耦合较强，高原东部的陆气耦合较弱。本研究结果有助于更深刻地理解三套土壤湿度数据集在高原的误差结构与特性，从而更好地为灾害监测、农业、气象、水文 等领域的应用提供参考。

该研究成果由南信大硕士生王慧敏、博士后昝蓓蕾、魏江峰教授及部分合作者共同完成，近日发表于《remote sensing》杂志上。研究得到国家自然科学基金项目42105023的资助。

论文信息：

Wang, H.; Zan, B.; Wei, J.; Song, Y.; Mao, Q. Spatiotemporal Characteristics of Soil Moisture and Land–Atmosphere Coupling over the Tibetan Plateau Derived from Three Gridded Datasets. Remote Sens. 2022, 14, 5819. https://doi.org/10.3390/ rs14225819

图1 ERA5、GLADS、SMAP 土壤湿度格点数据与站点观测数据在2017-2018年5-8月土壤湿度（a）逐日变化 （b）散点图。*表示通过95%置信度t检验。

图2 （a）利用ERA5的1981-2021年5-8月土壤湿度（SM）和蒸散发（ET）数据计算的I指数的空间分布（b）利用GLDAS的土壤湿度（SM）和蒸散发（ET）数据计算的I指数的空间分布.打点区域为通过95%置信度t检验（c）ERA5和GLDAS的土壤湿度与蒸散发的关系。折线为散点的平均（将点排序，分成13份，求平均）。