作为陆地水循环的重要组成部分，土壤水分在很多水文气象过程中都发挥着关键作用。因此，获取准确的土
壤水分信息非常重要。在全球陆面数据同化系统(GLDAS)中，四个陆面过程模型(VIC，Mosaic，Noah和CLM)能够模拟得到全球土壤水分产品，目前已经被广泛应用于各个领域，如天气预报、干旱监测、农作物估产、洪涝预警等。然而，在应用这些土壤水分产品之前，必须对它们进行详细的精度评价和验证。目前对GLDAS土壤水分产品的验证工作主要集中在欧洲、美国等发达国家和地区，在亚洲区域尤其在对全球气候变化起着关键作用的青藏高原地区的验证工作还非常有限。
本研究中，中国地震局地质研究所毕海芸博士及其合作者利用青藏高原地区两个具有不同气候条件和地表覆盖状况的土壤水分观测网络内密集的站点观测数据，对GLDAS-1及最新的GLDAS-2中四个陆面过程模型模拟的不同土壤深度的土壤水分产品进行了详细的精度评价与验证工作，并系统分析了产品存在误差的原因。结果表明，四个模型均能够较好的捕捉土壤水分随时间的动态变化趋势，与实测数据的相关性均在0.5以上。然而，模型模拟的表层土壤水分均存在明显的低估现象，其中Mosaic模型的偏差最大。作者详细分析了模型存在偏差的原因，通过与实测数据的对比，排除了可能来自于降雨及近地表温度误差的影响，最终发现造成表层土壤水分存在较大偏差主要是由于青藏高原地区表层土壤有机质含量较高，造成了土壤特性明显的分层现象，而在模型中并未考虑这种分层特性。此外，模型结构误差、模型参数尤其是土壤特性参数的误差及模型模拟和站点观测在水平和垂直方向上的空间尺度不匹配均是导致模型存在偏差的原因。同时，通过对比GLDAS-1和GLDAS-2，发现在青藏高原地区最新的GLDAS-2产品的表现并没有优于GLDAS-1。
论文的研究成果一方面可以反馈给模型开发者，帮助他们进一步优化模型结构，提高模型模拟精度；另一方面也可以为相关用户在实际应用中选择相应的土壤水分产品时提供借鉴与参考。
论文链接：http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/2015JD024131/pdf
（据中国地震局地质研究所）
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