气候变暖对北极多年冻土和植被产生了重要的影响。CLM(Community Land Model)是应用最广泛的陆面过程模式之一，但其中复杂的边界条件和参数化过程导致模式模拟结果存在一定的不确定性。本研究评估了CLM5.0对阿拉斯加多年冻土区表层土壤温度和碳循环的模拟能力，结果表明，CLM5.0可以捕捉到表层土壤温度的季节变化。在苔原和针叶林站点，CLM5.0在日尺度和月尺度都可以很好地模拟出总初级生产力（GPP）随时间的变化，但对净生态系统碳交换（NEE）的模拟结果存在一定的不确定性。CLM5.0可以较为合理地模拟高纬度多年冻土区的土壤温度季节变化，在未来的研究中可能还需要从结构、参数化方案等过程进行改进，从而进一步提升高纬度多年冻土区碳循环的模拟精度。
气候变暖对北极多年冻土和植被产生了重要的影响。CLM(Community Land Model)是应用最广泛的陆面过程模式之一，但其中复杂的边界条件和参数化过程导致模式模拟结果存在一定的不确定性。本研究评估了CLM5.0对阿拉斯加多年冻土区表层土壤温度和碳循环的模拟能力，结果表明，CLM5.0可以捕捉到表层土壤温度的季节变化。在苔原和针叶林站点，CLM5.0在日尺度和月尺度都可以很好地模拟出总初级生产力（GPP）随时间的变化，但对净生态系统碳交换（NEE）的模拟结果存在一定的不确定性。CLM5.0可以较为合理地模拟高纬度多年冻土区的土壤温度季节变化，在未来的研究中可能还需要从结构、参数化方案等过程进行改进，从而进一步提升高纬度多年冻土区碳循环的模拟精度。
气候变暖对北极多年冻土和植被产生了重要的影响。CLM(Community Land Model)是应用最广泛的陆面过程模式之一，但其中复杂的边界条件和参数化过程导致模式模拟结果存在一定的不确定性。本研究评估了CLM5.0对阿拉斯加多年冻土区表层土壤温度和碳循环的模拟能力，结果表明，CLM5.0可以捕捉到表层土壤温度的季节变化。在苔原和针叶林站点，CLM5.0在日尺度和月尺度都可以很好地模拟出总初级生产力（GPP）随时间的变化，但对净生态系统碳交换（NEE）的模拟结果存在一定的不确定性。CLM5.0可以较为合理地模拟高纬度多年冻土区的土壤温度季节变化，在未来的研究中可能还需要从结构、参数化方案等过程进行改进，从而进一步提升高纬度多年冻土区碳循环的模拟精度。
利用GNSS-R(全球导航卫星系统反射测量)技术进行准确的雪深监测已成为传统雪深测量的重要补充手段。本文使用GNSS-R技术反演了2012—2018年美国阿拉斯加州4个GPS观测站附近的雪深结果,结合加拿大气象中心(Canadian Meteorological Centre, CMC)提供的雪深模型数据产品,以PBO(Plate Boundary Observatory)H2O项目组提供的雪深资料为参考值,分析了不同手段获取的雪深值在不同时间尺度上的变化特征,同时评估了GNSS-R反演雪深结果作为独立数据集验证CMC模型数据的能力。结果表明:GNSS-R、CMC和PBO得到的长时间序列雪深结果均具有较为一致的明显周期性变化,整体上GNSS-R反演结果比CMC数据精度更高,更能反映雪深的年际变化情况。GNSS-R反演值和CMC模拟值均能够反映各测站PBO雪深值的逐月变化规律,但GNSS-R反演值的精度和稳定性总体上优于CMC模拟值。GNSS-R反演结果比CMC模拟值与PBO雪深值的季节性变化更具一致性,且对于本文研究的4个测站,GNSS-R反演雪深的精度和稳定性在雪深值较大的春季和冬季...
利用GNSS-R(全球导航卫星系统反射测量)技术进行准确的雪深监测已成为传统雪深测量的重要补充手段。本文使用GNSS-R技术反演了2012—2018年美国阿拉斯加州4个GPS观测站附近的雪深结果,结合加拿大气象中心(Canadian Meteorological Centre, CMC)提供的雪深模型数据产品,以PBO(Plate Boundary Observatory)H2O项目组提供的雪深资料为参考值,分析了不同手段获取的雪深值在不同时间尺度上的变化特征,同时评估了GNSS-R反演雪深结果作为独立数据集验证CMC模型数据的能力。结果表明:GNSS-R、CMC和PBO得到的长时间序列雪深结果均具有较为一致的明显周期性变化,整体上GNSS-R反演结果比CMC数据精度更高,更能反映雪深的年际变化情况。GNSS-R反演值和CMC模拟值均能够反映各测站PBO雪深值的逐月变化规律,但GNSS-R反演值的精度和稳定性总体上优于CMC模拟值。GNSS-R反演结果比CMC模拟值与PBO雪深值的季节性变化更具一致性,且对于本文研究的4个测站,GNSS-R反演雪深的精度和稳定性在雪深值较大的春季和冬季...
利用GNSS-R(全球导航卫星系统反射测量)技术进行准确的雪深监测已成为传统雪深测量的重要补充手段。本文使用GNSS-R技术反演了2012—2018年美国阿拉斯加州4个GPS观测站附近的雪深结果,结合加拿大气象中心(Canadian Meteorological Centre, CMC)提供的雪深模型数据产品,以PBO(Plate Boundary Observatory)H2O项目组提供的雪深资料为参考值,分析了不同手段获取的雪深值在不同时间尺度上的变化特征,同时评估了GNSS-R反演雪深结果作为独立数据集验证CMC模型数据的能力。结果表明:GNSS-R、CMC和PBO得到的长时间序列雪深结果均具有较为一致的明显周期性变化,整体上GNSS-R反演结果比CMC数据精度更高,更能反映雪深的年际变化情况。GNSS-R反演值和CMC模拟值均能够反映各测站PBO雪深值的逐月变化规律,但GNSS-R反演值的精度和稳定性总体上优于CMC模拟值。GNSS-R反演结果比CMC模拟值与PBO雪深值的季节性变化更具一致性,且对于本文研究的4个测站,GNSS-R反演雪深的精度和稳定性在雪深值较大的春季和冬季...
准确模拟多年冻土地温变化，对深入了解多年冻土土壤温度变化特征、不同下垫面条件的土壤热物性以及对气候变化预测均有重要意义。运用GIPL2模型模拟阿拉斯加不同土壤类型地温，并对其实用性进行了评估。模拟结果表明：在土壤粒径较大的区域，用模型的默认参数可以模拟出土壤温度随季节变化的趋势，且在浅层的模拟值比深层更接近观测值，当深度超过0.5 m时模拟值与观测值存在较大的误差。在土壤质地复杂的区域由于土壤含水率等一系列参数对模型的影响，要准确模拟试验点的温度变化，需要可靠的观测数据。在同一地点安装气象站点和土壤参数传感器来监测多年冻土，可以为评估多年冻土热状况对气候持续变化的响应提供必要的数据。总体而言，当有足够的数据支撑时，GIPL2模型对土壤热状况的模拟精度较好，是一种模拟多年冻土区不同深度土壤热物性较为理想的模型。
准确模拟多年冻土地温变化，对深入了解多年冻土土壤温度变化特征、不同下垫面条件的土壤热物性以及对气候变化预测均有重要意义。运用GIPL2模型模拟阿拉斯加不同土壤类型地温，并对其实用性进行了评估。模拟结果表明：在土壤粒径较大的区域，用模型的默认参数可以模拟出土壤温度随季节变化的趋势，且在浅层的模拟值比深层更接近观测值，当深度超过0.5 m时模拟值与观测值存在较大的误差。在土壤质地复杂的区域由于土壤含水率等一系列参数对模型的影响，要准确模拟试验点的温度变化，需要可靠的观测数据。在同一地点安装气象站点和土壤参数传感器来监测多年冻土，可以为评估多年冻土热状况对气候持续变化的响应提供必要的数据。总体而言，当有足够的数据支撑时，GIPL2模型对土壤热状况的模拟精度较好，是一种模拟多年冻土区不同深度土壤热物性较为理想的模型。
准确模拟多年冻土地温变化，对深入了解多年冻土土壤温度变化特征、不同下垫面条件的土壤热物性以及对气候变化预测均有重要意义。运用GIPL2模型模拟阿拉斯加不同土壤类型地温，并对其实用性进行了评估。模拟结果表明：在土壤粒径较大的区域，用模型的默认参数可以模拟出土壤温度随季节变化的趋势，且在浅层的模拟值比深层更接近观测值，当深度超过0.5 m时模拟值与观测值存在较大的误差。在土壤质地复杂的区域由于土壤含水率等一系列参数对模型的影响，要准确模拟试验点的温度变化，需要可靠的观测数据。在同一地点安装气象站点和土壤参数传感器来监测多年冻土，可以为评估多年冻土热状况对气候持续变化的响应提供必要的数据。总体而言，当有足够的数据支撑时，GIPL2模型对土壤热状况的模拟精度较好，是一种模拟多年冻土区不同深度土壤热物性较为理想的模型。
全球气候变暖使得北极地区冻土层的融化和冻结现象加剧，冻土活动层的增加和融化导致极地地区的房屋建筑稳定性和安全性遭到威胁。房屋出现裂痕、地基松动、冰窖融化等问题困扰着极地地区居民，北极原住民的生活方式也因气候变化发生改变。本文对阿拉斯加巴罗市进行实地考察，通过收集资料、交流访谈的方式，重点关注冻土融化和冻结对居民房屋构造和城市基础管线系统造成的影响并对其进行分析，针对可移动、可立即响应的房屋构造及物体提出改造策略。意通过自下而上的方式，从居民自身出发解决日常生活出现的实际问题，以缓解气候环境变化对实际生活产生的负面影响。
