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基于CLDAS驱动数据的CLM3.5和SSIB2陆面模式模拟评估及干旱监测应用

摘要第5-6页
ABSTRACT第6页
第一章 绪论第7-15页
    1.1 问题的提出及意义第7-9页
    1.2 国内外研究进展第9-13页
        1.2.1 陆面模式研究进展第9-11页
        1.2.2 多陆面模式模拟研究进展第11-13页
    1.3 本研究主要内容第13-15页
第二章 模式、参数及驱动数据设置第15-33页
    2.1 陆面模型介绍第15-24页
        2.1.1 CLM3.5模式介绍第15-19页
        2.1.2 SSIB2模式介绍第19-24页
    2.2 制备地表参数第24-26页
        2.2.1 CLM3.5地表参数制备第24-26页
        2.2.3 SSIB模式地表参数制备第26页
    2.3 CLDAS大气驱动数据第26-31页
        2.3.1 气温、气压、相对湿度、风速数据第27-29页
        2.3.2 降水数据第29-30页
        2.3.3 短波辐射数据第30-31页
    2.4 本章小结第31-33页
第三章 多陆面模式对中国区域陆面过程模拟与评估第33-61页
    3.1 评估指标和插值算法介绍第33-38页
        3.1.1 评估指标和插值算法介绍第33-34页
        3.1.2 评估使用的数据和资料介绍第34-38页
    3.2 数值模拟试验评估第38-59页
        3.2.1 试验设计第38页
        3.2.2 土壤湿度评估第38-49页
        3.2.3 土壤温度评估第49-56页
        3.2.4 感热通量、潜热通量评估第56-59页
    3.3 本章小结第59-61页
第四章 CLDAS土壤湿度干旱监测应用第61-69页
    4.1 农业干旱监测的意义第61-62页
    4.2 土壤体积含水率与土壤相对湿度转换方法第62-64页
        4.2.1 土壤体积含水量数据第62页
        4.2.2 土壤容重和田间持水量第62-63页
        4.2.3 干旱指数算法第63-64页
    4.3 干旱监测结果与分析第64-67页
        4.3.1 台站资料评估第64-66页
        4.3.2 农业干旱等级评估第66-67页
    4.4 本章小结第67-69页
第五章 结论与展望第69-71页
    5.1 结论和创新点第69页
    5.2 未来工作展望第69-71页
参考文献第71-91页
致谢第91-92页
个人简介第92页

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