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标签：陆面模型

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GLDAS（Global Land Data Assimilation System）

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作者：马修·罗德尔博士

语言： Python

GLDAS是由美国哥达德空间飞行中心（GSFC）和美国国家环境预报中心（NCEP）联合发展的一个全球高分辨率的陆面模拟系统。可提供全球范围1979年至今的陆面资料，空间分辨率为0.25°×0.25°和1°×1°,时间分辨率为3h和月。 GLDAS使用的气象要素、降水、辐射等驱动数据基于多源观测、再分析资料和大气同化产品。降水数据来源于卫星观测降水数据以及NOAA气候预报中心的业务化融合分析降水资料（CMAP）。短波和长波辐射数据由空军天气署农业气象模拟系统（AGMET）提供的算法结合云和雪的产品估算而来。大气同化资料来源于哥达德飞行中心的大气数据同化系统（GEOS）数据、NCEP全球大气数据同化系统（GDAS）数据和欧洲中尺度天气预报中心（ECMWF）数据。 GLDAS陆面数据同化系统共调用了CLM、NOAH和Mosaic三个陆面过程模式以及VIC水文模型。

标签：高分辨率陆面模型

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HRLDAS 模型（High Resolution Land Data Assimilation System）

1979 52 0 0

作者：

语言： Fortran

高分辨率陆地数据同化系统（HRLDAS）是在天气研究和预测（WRF）模型中存在的陆面模型的离线驱动。HRLDAS使用了观察和分析的测量方法（降水、太阳和长波辐射，以及表面风、湿度、温度）的组合来驱动陆地表面模型来模拟地表状态的演化（例如，土壤湿度和温度，雪等）。该系统已经开发出来，可以在WRF域或多个站点位置上运行。

标签： WRF 陆面模型高分辨率

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Noah-MP 模型

1228 179 0 1

作者：

语言： Fortran

Noah LSM是由多个机构和组织共同发展起来的，最初由Mahrt et al的两层水文模型发展而来，后来由Chen et al和Ek et al不断进行改进和完善。目前该模型已经过离线和耦合模型的测试，被美国国家环境预报中心（National Centers for Environmental Predition,NCEP）广泛应用于天气和气候业务预报中，同时也被WRF模式团队、美国空军气象局等广泛使用，得到了许多研究者的认可。 Noah-MP 模型是由Niu和Yang等通过改进和完善Noah LSM模型发展而来。对Noah LSM中存在的问题进行了改进和完善。主要有：（1）引入了植被冠层，分开计算冠层和陆地表面的温度；（2）使用改进了考虑冠层间隙的二流传输方案（3）引入一个短期的动态植被类型。除此之外，Noah-MP模式对地下水模型和雪模型冻土方案都进行了改进。可供选择参数化方案的物理量有：动态植被、气孔阻抗、控制气孔阻抗的土壤湿度因子、径流和地下水、表层拖曳系数、冻土中的过冷液态水、冻土渗透率、辐射传输、雪表反照率、降雨和降雪的区分等。 Noah-MP 模式的土壤在垂直方向上分为不均匀的4层，从上而下的土壤层厚度分别为0.1，0.3,0.6,1.0m；其大气强迫场数据包括风向风速、空气温湿度、大气压强、上下的强短波辐射以及降水速率等，输出的变量主要有土壤温湿度、感潜热通量以及土壤热通量等。该模式提供27种不同的植被类型和19种土壤类型。

标签：陆面模型 Noah LSM None 陆面模型