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未来中国水压力与土水势中冰的考虑

这个论文发表花了我们14个月时间。是硕士生孙祎欣的工作,她毕业后去北师大继续读博士。特点主要是利用一个自然—社会经济集成的全球模型GCAM结合全球水文模型Xanthos,模拟了不同未来IPCC情景下的中国水足迹变化,然后估计了水压力(Water Stress)。技术上的另一个特点是作了情景矩阵。得到比较有意思的一个结论是电力部门在未来用水显著增加,减排碳中和措施实施过程中可能增加水压力(water stress)。这个论文的数据也以“未来情景下中国各流域水足迹与水资源短缺指数数据集(2005-2100年)”为题在长三角数据中心发表。

赵奕这个工作起因是因为现有陆面过程模型的水分都模拟不好,我们试图改善这一点,其中土水势公式用于反算液态水,而不同模型对于土水势中冰的考虑各不相同,有些模型的公式中没有出现冰一项,而有些模型中冰的考虑出现在不同位置。所以我们想这会有什么不同吗?工作据此展开。赵奕的工作开展的很顺利,技术特点之一是利用超立方体随机采样,令人信服地展现不同参数化方案中参数敏感性。

结果很有意思,冰对于土水势有两个相反的作用,一个是冰导致有效孔隙度下降,从而低估液态水含量;另一个是冰导致吸力的增加,从而高估液态水含量。当土水势公式不考虑冰作用,冰的两个效应相互抵消,反而获得不错的估算能力。但如果在公式中显式考虑两个效应,在物理表达层面有额外的好处。

我们关于MODIS LST 云污染插值的工作

MODIS LST提供了全球覆盖、免费使用的一天四次的遥感温度观测。遥感温度对冻土研究尤其有用,是因为冻土观测站点十分少,如果能够建立观测站点温度(比如0cm地温)与LST之间的关系,那么有望得到区域的温度数据,很多区域冻土研究就可以开展。但MODIS LST存在严重云污染导致的数据丢失,而且这种丢失往往是大范围长时序的连续丢失。这使得传统的地统计方法很难被用于MODIS LST的有效插值。

我们从2011年开始思考MODIS LST缺失数据的插值问题。一种较好的思路是利用微波遥感得到的不受云影响的但空间分辨率很粗的温度数据,里面的难点是如何有效融合高空间分辨率的MODIS LST与粗分辨率的微波遥感温度,已经有很多这方面的研究工作,但目前好像没有特别有效的方法。与这个思路类似的是利用一些模型参与生成的再分析温度数据,也存在分辨率很粗,而且误差较大,存在同样有效融合的问题。

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关于未来冻土变化的一个工作

Zhang G, Nan Z*, Hu N, Yin Z, Zhao L, Cheng G, Mu C. Qinghai-Tibet Plateau permafrost at risk in the late 21st century. Earth’s Future. 2022, 10(6): e2022E-e2652E. doi:10.1029/2022EF002652.

发表在Earth’s Future上的一个工作。未来冻土变化已经有不少工作,从方法层面这个工作有几个特点:

  1. 基于针对青藏高原冻土特点改进的物理模型。区别于一些工作是基于历史数据的统计模型,物理模型对于未来预报有显著优势。这些模型用历史数据进行了可靠性验证。
  2. 基于多个GCM气候预报结果,从而能够较好估计结果的误差范围。

我在一个类似工作的审稿里,看到其他专家说Zhang等人已经做了这工作,且方法更先进,实验更全面。言外之意是这个工作就不要再做了。哈哈。我作为主要贡献者看到别人这么说还是蛮得意的。

得到的结论从我角度讲感觉最有意义的是两点:1 三江源是最早开始退化,热稳定性很脆弱的一个区域;2 活动层厚度与升温表现出指数关系。至于其他结果,比如2100年前发生大规模多年冻土退化,并不新鲜。

这个工作里涉及的从GCM到站点的降尺度工作,当时稍深入了一下让殷子云(当时本科生)做,也发表了一个小论文 。

最近几个工作进展

  • Yin Z, Nan Z*, Cao Z, Zhang G. Evaluating the applicability of a quantile-quantile adjustment approach for downscaling monthly GCM projections to site scale over the Qinghai-Tibet Plateau. Atmosphere. 2021, 12(9): 1170. (链接

这是一个本科生的工作,在青藏高原上验证了一个降尺度方法的适用性。我们其实在里面提出来了我们的改进方案,但不想开展后续工作了,感觉只是技术细节。这位本科生保送了北京大学直博。

  • Hu J, Nan Z*, Ji H. Spatiotemporal characteristics of NPP changes in frozen ground areas of the Three-River Headwaters Region, China: a regional modeling perspective. Frontier in Environmental Sciences. 2022, 10. doi:10.3389/feart.2022.838558.

我们关于三江源不同冻土类型对NPP影响的一个初步工作,大概结论是多年冻土区比季节冻土区NPP更小,但有更大的NPP变化速率。第一作者正延着此方向工作,后续会有新的进展。

  • Ji H, Nan Z*, Hu J, Zhao Y, Zhang Y. On the spin-up strategy for spatially modeling permafrost dynamics: A case study on the Qinghai-Tibet Plateau. Journal of Advances in Modeling Earth Systems. 2022, 14(3). doi:10.1029/2021MS002750.

这是我硕士生的工作。我发几个帖子描述关于这个论文的审稿过程,感触颇多。我们通过很全面的试验,说明了利用陆面过程模型模拟区域冻土水热状况变化/退化,一定要合适选择预热策略。不合适的模型预热策略会导致模拟结果的很大偏差,这个偏差会大到使得模拟退化速率无效。我们推荐至少500年的预热长度和多年循环的预热驱动方案(当然这个推荐可能不同模型不一样)。这些发现应该对我们的冻土区域模拟工作会有所启示。

  • Zhao Y, Nan Z*, Ji H, Zhao L. Convective heat transfer of spring meltwater accelerates active layer phase change in Tibet permafrost areas. The Cryosphere. 2022, 16: 825-849. doi:10.5194/tc-16-825-2022.

Cryosphere应该算是冰冻圈领域最好的专业期刊了吧,就是审稿太慢,前后花了1年时间。这个工作通过SHAW模型代码层面的修改对比分析了对流传热对冻土活动层水热过程的影响。亮点在于我们发现夏季融雪的对流传流起到加带活动层相变的作用。

我们利用数值模拟方法研究季节变暖和温湿变化对青藏高原冻土热响应的系列工作

背景是青藏高原在近几十年有明显的气候变化,气温在升高,降水在2000年后也有较大增加。而气温的升高具有季节性,冷季的升温比暖季更大。而青藏高原土壤里有大量的冻土存在,这些气候要素的变化影响到了下伏冻土的热状况。所谓冻土是土壤里有冰,冰融化变成水就流出来,青藏高原三江源是重要河流的源头(长江、黄河、澜沧江)。同时冻土的变化也会反馈到气候,冻土融化也可能释放出有机碳等温室气体。

因此,我们针对的科学问题便很有意思,a 冬季和夏季气温升高如何改变冻土热状况?b 从定量角度,冬季气温升高对冻土热指标的贡献是多少?c 在气温、降水同时变化的情况下,升温和增温对冻土热状况的影响分别是多少。

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近期两个工作

  • Zhang G, Nan Z*, Zhao L, Liang Y, Cheng G. Qinghai-Tibet Plateau wetting reduces  permafrost thermal responses to climate warming. Earth and Planetary Science Letters.  2021, 562: 116858. https://doi.org/10.1016/j.epsl.2021.116858

我们在这个工作利用数值模拟研究了同时增温与增湿情况下的冻土热效应。我们有一些有意思的发现:1 夏季降水增多有助于保存冻土 (活动层土壤降温),气温升高会导致退化,因此增湿能起到缓冲、抵消增温对冻土的影响。2 增湿的这种效应具有空间性,在干旱区、半干旱区有显著作用,在半湿润与湿润区则作用不明显。3 在半干旱区发现增湿的双重作用,对活动层起到降温效果,对下伏多年冻土层则起到升温作用。详细介绍及论文原文请见我们的小组官网

此工作是我们此前一个关于冬季变暖对多年冻土影响的工作的后续工作。

  • Cao Z, Gao H, Nan Z*, Yin Z, Zhao Y. A semi-physical approach for downscaling soil  moisture data in a typical cold alpine area, Northwest China. Remote Sensing. 2021,  13(3): 509. https://doi.org/10.3390/rs13030509.

这是我两位硕士的工作。他们改进了一个前人工作,利用表观热惯性(ATI)作为代理变量,考虑土壤异质性,实现卫星土壤水产品的降尺度。区别于直接利用ATI 与土壤水的关系,该工作利用一个物理方法估算土壤质地方差以表征粗网格内部的土壤异质性。效果不错,但实用性一般,主要是因为他们是利用MODIS 产品计算ATI,而MODIS产品存在严重数据缺失,因此导致该方法在数据缺失的时候也不能用。但应该会有其他合适的变量。更详细介绍及论文见这里

最近的两个论文

  • Hu J#, Zhao S#, Nan Z*, Wu X, Sun X. A novel approach for mapping permafrost in a large  area using subregion maps and satellite data. Permafrost and Periglacial Processes. 2020,  31(4): 548-560. 

我们发展了一个利用区域调查图来制作大区域冻土分布图的方法,输入包括遥感地表温度、土壤类型等数据。详细介绍见:https://permalab.science/frostnum-cop-permafrost-mapping-method.html

  • Chen Y, Nan Z*, Zhao S, Xu Y. A Bayesian approach for interpolating clear-sky MODIS  land surface temperatures on areas with extensive missing data. IEEE Journal of Selected  Topics in Applied Earth Observations and Remote Sensing. 2020, 14: 515-528.  

我们在Yu et al. 2015的基础上,发展了一种利用时序上邻近的多个影像对缺失的地表温度进行晴空等效地表温度插值的方法。详细介绍见:https://permalab.science/modis-jstars-2020.html

GRL: 青藏高原冬季变暖对多年冻土的影响研究

被誉为世界“第三极”的青藏高原是全球中低纬度地区海拔最高、面积最大的多年冻土区,被称为全球变化的“驱动机”和“放大器”。过去50年青藏高原变暖趋势明显,导致多年冻土发生显著退化,进而严重影响到区域水文、生态乃至全球气候系统。近30年高原变暖速率显著增加,且冬季变暖速率快于夏季变暖。这就引发了一个重要的科学问题,即冬季变暖如何影响整个高原多年冻土的变化。然而,迄今为止,尚未有研究评估多年冻土对冬季变暖的响应。

针对上述科学问题,我们以数值实验为手段,首次研究了青藏高原冬季变暖对多年冻土的影响,结果表明:

  • 1980−2009年,青藏高原冬季气温以0.66 °C/10a的速度升高,是夏季增温0.27 °C/10a的两倍多。在2000s,夏季变暖有所减缓而冬季变暖不断增强。
  • 多年冻土的活动层厚度主要受夏季变暖的影响,而季节性冻土的最大冻结深度主要受冬季变暖的影响。即使气候持续变暖,多年冻土的活动层厚度却呈轻微下降趋势,为0.07 m/10a。虽然多年冻土的面积总体上保持相对稳定,但过去30年,多年冻土的年平均低温以0.13 °C/10a的速度升高。
  • 2000年以前,夏季变暖主导着多年冻土热状况的变化,之后,冬季变暖对多年冻土热状况的影响逐渐增大并超过了夏季变暖,冬季变暖加剧了多年冻土的热退化。由于2000年以来冬季快速变暖,青藏高原北部羌塘高原的高寒连续多年冻土发生了显著的区域性变暖。这是先前研究从未报道过的一个新的发现。

该研究通过假设数值实验首次研究了冬季变暖对多年冻土变化的影响,为理解青藏高原多年冻土对季节性变暖的响应提供了一个新的视角。

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教学论文:“GIS算法基础”课程教学研究

摘要:“ GIS 算法基础”课程是高校GIS 专业主干课该课程具有理论性强、内容碎片化、前沿性和知识面广的特点,对数学和计算机的能力要求高,学生学习和教师授课都有较大难度。文章总结了南京师范大学GIS 专业开展该课程的教学经验提出注重基础、兼顾前沿、旨在启迪的原则和问题求解导向、整体把握、翻转课堂、同伴教学等针对性措施此外还应通过大量实验课程来巩固教学效果和驱动学生主动学习。

南卓铜,张宏,潘雪莹,高红侠,赵淑萍. “GIS算法基础”课程教学研究. 高等理科教育. 2019(3): 114-120.

一篇关于冻土区调参的论文

Zhao Y, Nan Z*, Yu W, Zhang L. Calibrating a hydrological model by stratifying frozen ground types and seasons in a cold alpine basin. Water. 2019, 11(5): 985. DOI:10.3390/w11050985.

Abstract: Frozen ground and precipitation seasonality may strongly affect hydrological processes in a cold alpine basin, but the calibration of a hydrological model rarely considers their impacts on model parameters, likely leading to considerable simulation biases. In this study, we conducted a case study in a typical alpine catchment, the Babao River basin, in Northwest China, using the distributed hydrology–soil–vegetation model (DHSVM), to investigate the impacts of frozen ground type and precipitation seasonality on model parameters. The sensitivity analysis identified seven sensitive parameters in the DHSVM, amid which soil model parameters are found sensitive to the frozen ground type and land cover/vegetation parameters sensitive to dry and wet seasons. A stratified calibration approach that considers the impacts on model parameters of frozen soil types and seasons was then proposed and implemented by the particle swarm optimization method. The results show that the proposed calibration approach can obviously improve simulation accuracy in modeling streamflow in the study basin. The seasonally stratified calibration has an advantage in controlling evapotranspiration and surface flow in rainy periods, while the spatially stratified calibration considering frozen soil type enhances the simulation of base flow. In a typical cold alpine area without sufficient measured parametric values, this approach can outperform conventional calibration approaches in providing more robust parameter values. The underestimation in the April streamflow also highlights the importance of improved physics in a hydrological model, without which the model calibration cannot fully compensate the gap.

Keywords: parameter calibration; cold alpine basin; frozen ground; precipitation seasonality; sensitivity analysis; distributed hydrology–soil–vegetation model

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