土壤是作物赖以生长的重要中介，土壤水分对农作物生长发育起着十分重要的作用，通过与作物、大气之间能量传递，影响气候和作物生长分布。分析土壤湿度及其时空变化的最直接的方法是分析自动观测资料，其对气候模拟和检验也十分重要，该成果利用地统计方法，分析了中国耕地土壤相对湿度时空分异特征与规律。结合与实测数据一致的CLDAS产品数据进行站点优化布局，以及在此基础之上的预测与分析可以获得时间和空间上连续的土壤相对湿度信息，对于土壤墒情的监测具有十分重要的意义。然而利用模式资料针对东北地区的相关研究较少，CLDASV2.0产品的准确性需要进一步评估，在小尺度内的应用值得进一步探索研究。本文选取相关系数( Corr) 、均方根误差( RMSE) 、平均绝对误差（MAE）以及平均相对误差（MRE）等统计特征值，就模拟资料土壤相对湿度数据在黑龙江地区的适用性进行综合评估。从而为东北地区气候资源的合理利用、农业生产的合理布局和气候变化的应对等监管问题提供科学依据，同时为陆面模式的改进提供一定的参考。数据同化方法是融合模式模拟与仪器观测土壤湿度的一种有效方法，近年来国内外在陆面数据同化方法研究和系统建设方面开展了很多工作。探讨CLDAS2.0同化数据在时效性、分辨率、代表性上是否能够满足哈尔滨市为农气象服务的需求，是否可作为观测资料的重要补充广泛应用于业务和科研具有较大意义。本成果主要实现气温、比湿、风速、地面气压、降水、短波辐射、土壤湿度、土壤温度等经纬度网格融合分析产品进行本地化显示；选取相关系数、均方根误差、平均绝对误差以及平均相对误差等统计特征值，就模拟资料土壤相对湿度数据在哈尔滨地区的适用性进行初步评估。从站点模拟值和观测值的统计特征分析来看，陆面模式资料能较好的模拟研究区土壤相对湿度情况；从区域尺度的土壤湿度模拟状况来看，模式与观测资料均呈极显著相关，并通过了显著性检验，同时均方根误差、平均绝对误差、和平均相对误差也均较小。目前CLDAS2.0系统土壤水分监测产品哈尔滨区域可视化产品已实现自动化运行，原始数据、格点解析产品、可视化产品定时更新存储。

哈尔滨市气象台

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