A Land Cover Dataset Based on Chinese Vegetation Data and Its Impact on Land Surface Simulations
基于中国植被数据的陆面覆盖及其对陆面过程模拟的影响

本文基于中国1:100万植被图、马里兰大学AVHRR森林覆盖资料和中国753个气象站点40年的降水气温资料, 发展了一套用于气候模拟的中国陆面覆盖资料(Chinese land cover derived from vegetation map, 简称CLCV)。该套资料与CLM(Community Land Model)原来所用的MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) 陆面覆盖资料相比有较大不同: 其中裸土比例减少了14.5%, 森林、灌木、草原和农作物比例分别增加了3.3%、4.8%、4.4%和0.3%, 冰川、湖泊和湿地比例分别增加了0.4%、0.8%和0.6%。将CLCV和MODIS资料分别与全国土地资源概查汇总结果分省统计资料和基于中国1 km土地利用图的土地利用资料比较表明, CLCV与两者较为接近。最后, 利用CLM模式分别采用CLCV与MODIS陆面覆盖资料在中国区域内进行数值模拟, 结果显示, 使用CLCV资料所模拟的蒸散增加了约7.7 mm/a; 地表反照率、 感热和径流分别减小了约0.7%、 0.3 W/m2和7.6 mm/a; 与MODIS卫星反演地表反照率和GRDC (Global Runoff Data Centre) 径流资料比较表明, 利用CLCV资料所模拟的地表反照率有一定改进, 并能基本模拟出径流分布趋势。