Luận án tiến sĩ mô hình vận chuyển độ ẩm đất 3D - Hyun Il Choi
Luận án tiến sĩ phát triển mô hình vận chuyển độ ẩm đất 3D. Đề xuất giải pháp mở rộng quy mô cho tương tác đất-khí quyển thông qua tham số hóa địa hình.
university of illinois at urbana-champaign
Civil Engineering
Luan An
Dissertation
Năm xuất bản
Số trang
209
Thời gian đọc
32 phút
Lượt xem
0
Lượt tải
0
Phí lưu trữ
50 Point
Mục lục chi tiết
Tóm tắt nội dung
I. Mô Hình Vận Chuyển Độ Ẩm Đất 3D Tổng Quan
Mô hình vận chuyển độ ẩm đất ba chiều (3-D VAST) đại diện cho bước tiến quan trọng trong mô phỏng tương tác đất-khí quyển. Mô hình này giải quyết hạn chế của các mô hình bề mặt đất truyền thống chỉ tính toán dòng thẳng đứng. Địa hình kiểm soát phân bố độ ẩm đất thông qua độ dốc, hướng sườn và độ cong bề mặt. Các mô hình khí hậu hiện đại yêu cầu độ phân giải cao hơn để nắm bắt biến động không gian. Dữ liệu địa hình số DEM cung cấp thông tin chi tiết về đặc điểm bề mặt. Tuy nhiên, hầu hết mô hình LSM hiện tại không tận dụng được nguồn dữ liệu này. Phương trình Richards mô tả chuyển động nước trong đất bão hòa và không bão hòa. Mô hình VAST mở rộng phương trình này sang không gian ba chiều. Việc trung bình hóa theo thể tích cho phép tích hợp biến động địa hình dưới lưới tính. Độ ẩm đất ảnh hưởng trực tiếp đến thông lượng nhiệt và ẩm giữa đất và khí quyển.
1.1. Hạn Chế Mô Hình LSM Truyền Thống
Các mô hình bề mặt đất thế hệ cũ sử dụng phương pháp bucket đơn giản. Chúng chỉ tính toán vận chuyển độ ẩm theo phương thẳng đứng. Dòng chảy ngang bị bỏ qua hoàn toàn trong các tính toán. Điều này dẫn đến sai số lớn ở vùng địa hình phức tạp. Độ dốc địa hình tạo ra gradient thủy lực ngang. Nước di chuyển từ vùng cao xuống vùng thấp theo trọng lực. Mô hình một chiều không thể mô phỏng quá trình này.
1.2. Vai Trò Dữ Liệu Địa Hình Số
DEM cung cấp thông tin độ cao với độ phân giải cao. Dữ liệu này có sẵn cho toàn cầu với chi tiết tốt. Độ dốc và hướng sườn được tính từ DEM. Chỉ số ẩm địa hình TWI định lượng khả năng tích tụ nước. Các thuộc tính địa hình kiểm soát phân bố độ ẩm không gian. Tuy nhiên, mô hình hiện tại chưa khai thác đầy đủ tiềm năng này.
1.3. Nhu Cầu Mô Hình Ba Chiều
Mô hình khí hậu khu vực RCM yêu cầu độ chính xác cao. Biến động dưới lưới tính ảnh hưởng đến kết quả mô phỏng. Dòng chảy ngầm theo địa hình cần được mô tả rõ ràng. Mô hình ba chiều nắm bắt được động lực học phức tạp. Phương pháp trung bình hóa thể tích tích hợp biến động nhỏ. Điều này cải thiện khả năng dự báo thông lượng bề mặt đất.
II. Phương Trình Richards Và Mô Hình Thủy Văn Ba Chiều
Phương trình Richards mô tả vận chuyển nước trong môi trường xốp. Phương trình này kết hợp định luật Darcy với phương trình liên tục. Độ dẫn thủy lực phụ thuộc vào độ ẩm đất phi tuyến. Áp suất mao dẫn tạo ra lực hút nước trong đất không bão hòa. Mô hình VAST mở rộng phương trình một chiều sang ba chiều. Các thành phần dòng chảy ngang được thêm vào công thức. Gradient địa hình tạo ra lực đẩy bổ sung cho chuyển động nước. Phương pháp trung bình hóa thể tích giảm độ phức tạp tính toán. Các tham số dưới lưới được biểu diễn bằng hàm thống kê. Xấp xỉ bậc hai nắm bắt biến động độ ẩm không gian. Mô hình này cân bằng giữa chi tiết vật lý và hiệu quả tính toán. Kết quả là công cụ mô phỏng khả thi cho ứng dụng quy mô lớn.
2.1. Cơ Sở Phương Trình Richards
Phương trình Richards kết hợp bảo toàn khối lượng và động lượng. Định luật Darcy mô tả vận chuyển nước qua môi trường xốp. Độ dẫn thủy lực K thay đổi theo độ ẩm theta. Hàm áp suất mao dẫn psi cũng phụ thuộc độ ẩm. Phương trình phi tuyến này khó giải bằng phương pháp giải tích. Phương pháp số cần thiết cho hầu hết ứng dụng thực tế.
2.2. Mở Rộng Sang Không Gian 3D
Phương trình truyền thống chỉ xem xét dòng thẳng đứng. Mô hình ba chiều thêm thành phần x và y. Gradient thủy lực ngang xuất hiện ở vùng có độ dốc. Dòng chảy ngầm di chuyển theo hướng độ dốc lớn nhất. Địa hình kiểm soát hướng và cường độ dòng chảy. Mô hình 3D nắm bắt được quá trình tái phân bố nước.
2.3. Phương Pháp Trung Bình Hóa Thể Tích
Trung bình hóa thể tích tích hợp biến động dưới lưới. Mỗi ô lưới đại diện cho thể tích đất lớn. Các thuộc tính được trung bình hóa trong thể tích này. Biến động không gian được biểu diễn bằng tham số thống kê. Phương pháp này giảm số phương trình cần giải. Tính toán trở nên khả thi cho mô hình quy mô lớn.
III. Chỉ Số Ẩm Địa Hình TWI Trong Mô Hình Độ Ẩm Đất
Chỉ số ẩm địa hình TWI định lượng khuynh hướng tích tụ nước. Chỉ số này kết hợp diện tích đóng góp và độ dốc địa hình. Vùng có TWI cao thường ẩm ướt hơn vùng TWI thấp. Mô hình Topmodel sử dụng TWI làm biến dự báo chính. Tuy nhiên, giả định của Topmodel có hạn chế ở quy mô RCM. Mô hình VAST tích hợp TWI một cách linh hoạt hơn. Phân bố TWI dưới lưới được biểu diễn thống kê. Tương quan giữa TWI và độ ẩm đất được định lượng. Các hàm phụ thuộc quy mô nắm bắt mối quan hệ này. Độ dốc địa hình ảnh hưởng đến tốc độ thoát nước. Hướng sườn tác động đến bức xạ mặt trời và bốc thoát hơi. Tất cả yếu tố này được tích hợp vào công thức VAST. Kết quả là biểu diễn chân thực hơn về biến động độ ẩm không gian.
3.1. Định Nghĩa Và Tính Toán TWI
TWI được tính từ diện tích đóng góp a và độ dốc tan beta. Công thức cơ bản là ln(a/tan beta). Diện tích đóng góp là vùng thoát nước về một điểm. Độ dốc lớn tăng tốc độ thoát nước. TWI cao chỉ báo vùng tích tụ nước tiềm năng. Các vùng thấp trũng thường có TWI cao.
3.2. Ứng Dụng TWI Trong Topmodel
Topmodel giả định mối quan hệ hàm mũ giữa TWI và độ ẩm. Mô hình này hoạt động tốt ở quy mô lưu vực nhỏ. Giả định đồng nhất về độ dẫn thủy lực bão hòa. Gradient thủy lực song song với bề mặt địa hình. Các giả định này có thể không đúng ở quy mô lớn.
3.3. Tích Hợp TWI Trong VAST
VAST sử dụng phân bố thống kê TWI dưới lưới. Mối quan hệ TWI-độ ẩm được hiệu chỉnh theo dữ liệu. Không giả định dạng hàm cố định trước. Phương pháp này linh hoạt hơn Topmodel truyền thống. Biến động địa hình được nắm bắt qua tham số thống kê.
IV. Dòng Chảy Bề Mặt Và Dòng Chảy Ngầm Tích Hợp
Dòng chảy bề mặt là thành phần quan trọng của chu trình thủy văn. Hầu hết mô hình LSM ước tính dòng chảy từ cân bằng nước đơn giản. Không có mô phỏng rõ ràng về quá trình tạo dòng chảy. Thời gian di chuyển của dòng chảy trên lưu vực bị bỏ qua. Dòng chảy được tạo ra không dùng làm điều kiện biên cho dòng ngầm. Điều này gây sai số cân bằng khối lượng trong chu trình nước. Mô hình VAST tích hợp dòng chảy bề mặt và ngầm nhất quán. Dòng chảy bề mặt được định tuyến theo địa hình. Thời gian tập trung được tính toán rõ ràng. Dòng chảy này trở thành điều kiện biên trên cho dòng ngầm. Tương tác giữa nước mặt và nước ngầm được mô phỏng. Cân bằng khối lượng được đảm bảo trong toàn hệ thống. Phương pháp này cải thiện đáng kể độ chính xác mô phỏng.
4.1. Hạn Chế Mô Phỏng Dòng Chảy Hiện Tại
Mô hình LSM truyền thống tính dòng chảy từ cân bằng nước. Lượng mưa vượt khả năng thấm tạo dòng chảy tràn. Không có mô phỏng chuyển động dòng chảy trên bề mặt. Thời gian di chuyển đến cửa lưu vực bị bỏ qua. Dòng chảy biến mất ngay lập tức khỏi ô lưới.
4.2. Định Tuyến Dòng Chảy Theo Địa Hình
Dòng chảy di chuyển theo hướng độ dốc lớn nhất. DEM xác định hướng dòng chảy cho mỗi ô lưới. Mạng lưới dòng chảy được xây dựng từ địa hình. Thời gian di chuyển phụ thuộc độ dốc và độ nhám. Phương pháp kinematic wave mô phỏng lan truyền dòng.
4.3. Liên Kết Dòng Chảy Mặt Ngầm
Dòng chảy bề mặt cung cấp điều kiện biên trên. Thấm sâu từ bề mặt bổ sung nước ngầm. Nước ngầm có thể thoát ra bề mặt ở vùng thấp. Tương tác hai chiều được mô phỏng liên tục. Cân bằng khối lượng được duy trì chặt chẽ.
V. Tham Số Hóa Biến Động Dưới Lưới Địa Hình
Biến động dưới lưới tính ảnh hưởng lớn đến kết quả mô hình. Độ phân giải mô hình thường thô hơn nhiều so với DEM. Mỗi ô lưới chứa nhiều đặc điểm địa hình khác nhau. Độ dốc, hướng sườn và độ cong thay đổi trong ô lưới. Độ ẩm đất phản ứng với biến động địa hình này. Tham số hóa cần nắm bắt ảnh hưởng thống kê của biến động. Mô hình VAST biểu diễn biến động qua hàm phụ thuộc quy mô. Phân bố độ dốc dưới lưới được đặc trưng thống kê. Tương quan giữa thuộc tính địa hình và độ ẩm được định lượng. Xấp xỉ bậc hai nắm bắt phi tuyến tính chính. Các tham số này được hiệu chỉnh từ tập dữ liệu hạn chế. Chúng minh họa vai trò biến động dưới lưới. Không phải là mô hình phổ quát cho mọi điều kiện.
5.1. Vấn Đề Chênh Lệch Độ Phân Giải
DEM có độ phân giải 30m đến 90m phổ biến. Mô hình khí hậu khu vực chạy ở độ phân giải 10-50km. Mỗi ô lưới mô hình chứa hàng nghìn điểm DEM. Biến động địa hình trong ô lưới rất lớn. Độ ẩm đất phản ứng với biến động này. Giá trị trung bình đơn giản không đủ chính xác.
5.2. Hàm Phụ Thuộc Quy Mô
Biến động độ ẩm phụ thuộc vào quy mô quan sát. Phân bố thống kê thay đổi theo kích thước ô lưới. Hàm phụ thuộc quy mô mô tả mối quan hệ này. Tham số thống kê được tính cho mỗi quy mô. Phương pháp này cho phép mô hình hoạt động ở nhiều độ phân giải.
5.3. Xấp Xỉ Bậc Hai Biến Động
Trung bình bậc nhất nắm bắt xu hướng chung. Moment bậc hai đại diện cho phương sai. Hiệp phương sai nắm bắt tương quan không gian. Xấp xỉ bậc hai cân bằng độ chính xác và chi phí tính toán. Các phi tuyến tính chính được biểu diễn đầy đủ.
VI. Ứng Dụng Mô Hình VAST Cho Tương Tác Đất Khí Quyển
Tương tác đất-khí quyển quyết định thông lượng năng lượng và nước. Độ ẩm đất kiểm soát phân chia năng lượng giữa thông lượng hiện và tiềm ẩn. Biến động không gian độ ẩm ảnh hưởng đến thông lượng trung bình. Mô hình VAST cải thiện biểu diễn biến động này. Dòng chảy ngang tái phân bố độ ẩm theo địa hình. Vùng thấp tích tụ nước nhiều hơn vùng cao. Bốc thoát hơi thực tế thay đổi theo vị trí địa hình. Mô hình nắm bắt được mô hình không gian này. Thông lượng được tính chính xác hơn cho mỗi vị trí. Tích hợp lên quy mô lưới cho kết quả tốt hơn. Khả năng dự báo cho mô hình khí hậu được nâng cao. Sai số phi tuyến trong phản hồi động lực học giảm đáng kể.
6.1. Vai Trò Độ Ẩm Đất
Độ ẩm đất quyết định năng lượng dùng cho bốc hơi. Đất ẩm tăng thông lượng nhiệt tiềm ẩn. Đất khô tăng thông lượng nhiệt hiện. Phân chia năng lượng ảnh hưởng nhiệt độ không khí. Độ ẩm đất cũng ảnh hưởng phản xạ bề mặt.
6.2. Ảnh Hưởng Biến Động Không Gian
Quan hệ phi tuyến giữa độ ẩm và thông lượng. Trung bình thông lượng khác thông lượng của trung bình. Biến động không gian tạo ra sai lệch hệ thống. Mô hình cần nắm bắt biến động để chính xác. VAST biểu diễn phân bố độ ẩm chân thực hơn.
6.3. Cải Thiện Dự Báo Khí Hậu
Tham số hóa tốt hơn giảm sai số mô hình. Phản hồi động lực học chính xác hơn. Xu hướng phi tuyến trong mô phỏng dài hạn giảm. Khả năng dự báo mùa được nâng cao. Mô hình VAST đóng góp cho mô hình khí hậu tốt hơn.
Tải xuống file đầy đủ để xem toàn bộ nội dung
Tải đầy đủ (209 trang)Trích đoạn nội dung luận án
Tải xuống để đọc toàn bộ3-D VOLUME AVERAGED SOIL-MOISTURE TRANSPORT MODEL: A SCALABLE SCHEME FOR REPRESENTING SUBGRID TOPOGRAPHIC CONTROL IN LAND-ATMOSPHERE INTERACTIONS BY HYUN IL CHOI B., Korea University, 1995 DISSERTATION Submitted in partial fulfillment of the requirements for the degree of Doctor of Philosophy in Civil Engineering in the Graduate College of the University of Illinois at Urbana-Champaign, 2006 Urbana, IIinois UMI Number: 3242821 INFORMATION TO USERS The quality of this reproduction is dependent upon the quality of the copy submitted. Broken or indistinct print, colored or poor quality illustrations and photographs, print bleed-through, substandard margins, and improper alignment can adversely affect reproduction. In the unlikely event that the author did not send a complete manuscript and there are missing pages, these will be noted. Also, if unauthorized copyright material had to be removed, a note will indicate the deletion.
® UMI UMI Microform 3242821 Copyright 2007 by ProQuest Information and Learning Company. All rights reserved. This microform edition is protected against unauthorized copying under Title 17, United States Code. ProQuest Information and Learning Company 300 North Zeeb Road P.
Box 1346 Ann Arbor, MI 48106-1346 © 2006 by Hyun Il Choi. All rights reserved. CERTIFICATE OF COMMITTEE APPROVAL University of Illinois at Urbana-Champaign Graduate College September 15, 2006 We hereby recommend that the thesis by: HYUN IL CHOI Entitled: 3-D VOLUME AVERAGED SOIL-MOISTURE TRANSPORT MODEL: A SCALABLE SCHEME FOR REPRESENTING SUBGRID TOPOGRAPHIC CONTROL IN LAND-ATMOSPHERE INTERACTIONS Be accepted in partial fulfillment of the requirements for the degree of: Doctor of Philosophy „CS —. Signatures: DirectoPaRResearch - Prof.
Praveen Kumar Head of Department - Committee on Final Examination* LimoconCo__, ChairperXgn- Prof, Praveen Kumar 10 I4. Corfimlitee Member - of. Valocchi Mt —Con Committee Member - Prof, Ximing Cai Yann bo Committee Mémber - Prof. Tracy Twine Committee Member - Dr.
Xin®&hbng Liang Committee Member - * Required for doctoral degree but not for master’s degree Abstract Climate models, both global and regional, have increased in sophistication and are being run at increasingly higher resolutions. The land surface models (LSMs) coupled to these climate models have also evolved from simple bucket models to the new generation models needed to support sophisticated linkages and process interactions at small scales to assess their cumulative impact at larger scales. This is possible by substantially improving the land-surface parameterization in these models to account for subgrid processes. Although topographic data is one of the most readily available high resolution products with continen- tal and global coverage, heterogeneity induced by topographic characteristics, such as slopes and curvatures, is generally not well represented in the models.
These data offer unprece- dented opportunity for representing the scaling issues of the processes, which are controlled by topographic attributes, such as subsurface moisture transport. In most current LSMs, however, soil-moisture transport equations limited to the vertical soil-moisture transport are unable to capture the spatial variability of soil water induced by topography, and models are thus limited in predictability for land surface fluxes as well. Some recent models use the Topmodel framework based on a basin or catchment scale to overcome these shortcomings, but the underpinning assumptions remain questionable at the scale of regional climate model (RCM) applications. Moreover, although the surface runoff is also one of the important com- ponents for the terrestrial hydrologic cycle, most LSMs simplistically estimate it using the soil water budget without any explicit simulation or routing schemes regarding runoff travel time over the basins.
Even this roughly generated runoff is not used as the boundary condi- tion for the subsurface flow calculation, which may result in a mass balance error in water ili cycle. The model errors, in the absence of appropriate parameterizations, often manifest as non-linear drifts in the dynamical response. For the significant improvement in these crude parameterizations in current terrestrial hydrologic schemes of LSMs, the following research tasks are explored in this study. The 3-dimensional (3-D) volume averaged soil-moisture transport (VAST) formulation is derived from the Richards equation to incorporate the lateral flow and subgrid hetero- geneity due to topographic characteristics.
Parameters characterizing subgrid variability are represented as scale dependent statistical functions, of soil-moisture variability dependence on subgrid topographic attributes, with second order approximations. These parameteriza- tions based on limited data sets serve to illustrate the role of subgrid variability, although they are not meant to serve as a universal model. I hope that this illustration will serve to catalyze a more consistent data collection. I find that the lateral and subgrid flux contri- bution plays a significant role in total soil-moisture dynamics, and the flux due to subgrid spatial variability is as much or larger than grid averaged flux, especially in drier condition.
One of the approximated forms of the Saint-Venant equations is the non-inertia diffusion wave (DW) model, which can account for the downstream backwater effect and is known as an efficient method in accuracy and computational time. I have developed a conjunctive surface-subsurface flow model at a large scale, a 1-D diffusion wave (DW) model for the surface flow interacting with the 3-D VAST model for the subsurface flow, for the compre- hensive terrestrial water and energy predictions in LSMs. This conjunctive flow model can explicitly simulate the surface runoff due to both rainfall excess and soil-surface saturation. A selection of numerical implementation schemes is employed for each flow component.
The 3-D VAST model is implemented using a time splitting scheme applying an explicit method for lateral flow after a fully implicit method for the vertical how. The 1-D DW model is then solved by the MacCormack finite difference scheme with the second-order accuracy in both space and time. iv For the implementation of the new developed model, this study also focuses on the de- velopment and construction of appropriate data sets, especially surface boundary conditions (SBCs) specifically designed for mesoscale RCM applications. The new SBCs development motivated by the limitations and inconsistencies of existing SBCs can be readily incorpo- rated into any RCM suitable for U.
climate and hydrology modeling studies. The primary SBCs are currently presented in a RCM domain for the U.S applications at 30-km spacing. The raw data sources and processing procedures, however, are elaborated in detail, by which the SBCs can be readily constructed for any specific RCM domain anywhere in the world. The new conjunctive surface-subsurface flow model is substituted for the existing hydro- logic scheme in the CLM model, the state-of-the-art LSM, to improve the model predictabil- ity and to understand the topographic impact on the terrestrial water and energy balance.
Model simulations are performed at the time step of 10 minutes for a study domain with a basin size of 450,000 km? around the Ohio Valley region using the North American regional reanalysis (NARR) forcing dataset from 1995 to 2000 in the off-line mode. All model simula- tions are performed using the published model parameter values without calibration, except for the hydraulic conductivity reference depth Z, and anisotropy ratio ¢ which are estimated through the sensitivity analyses. The predicted stream flow hydrographs are compared with the observations at the four United States geological survey (USGS) stream gauges selected within the study domain. The simulation results show that the lateral and subgrid fluxes play a significant role in total the soil-moisture dynamics and the spatial distribution of soil water that has a large impact on the surface energy balance as well.
It is also found from the new coupled model simulations that the interaction between surface and subsurface flows and the flow routing scheme improve the stream flow predictions significantly. Ignoring the role of surface flow depth on the infiltration rate causes errors in both surface and subsurface flow predictions. The new CLM model coupled to the improved terrestrial hydrologic scheme using realistic SBCs provides a full suite of modeling capability to characterize surface water and energy fluxes for regional, continental, and global hydrologic studies. To my parents, my sister, my brother, my wife Eunjin, and my daughter Angela.
vi Acknowledgements I wish to express my sincere appreciation to my advisor, Professor Praveen Kumar, for all of his patient guidance, encouragement, and advice throughout my Ph. He kindly invited me to his distinguished research group, when I was a sort of the ugly duckling in the Hydrosystems Laboratory. I again voice my appreciation to him for giving me this opportunity to make me as I am today. I also wish to express my profound gratitude to my co-advisor and supervisor, Dr.
Xin-Zhong Liang, for his strong guidance, advice, and support. I would not be writing this thesis without his full support and counsel. My advisors have always been my role model of the real accomplished scholars. I greatly appreciate my committee members, Professors Albert J.
Valocchi, Ximing Cai, and Tracy E. Twine, for extensive discussions and helpful comments. I am also very grateful for the support from my ex-supervisor, Dr, Yanqing Lian. I would like to thank my colleagues in the State Water Survey, and several former and current fellow graduate students in the Hydrosystems Laboratory.
Special thanks to Ji Chen for providing the motivation, Min Xu and Mingjian Zeng for providing meteorological data, Kingsley Allen, Amanda White, and Ben L. Ruddell for providing the GIS know-how, and Namrata Batra and Francina Dominguez for providing careful review and assistance, for the thesis. I deeply appreciate Professors Marcelo H. Garcia, Larry Di Girolamo, Praveen Kumar, Chris R.
Valocchi, and Robert Wilhelmson who provide fundamental and advanced knowledge to me through intensive and thorough course work. I also want to thank Mrs. Mary Pearson and Robin Ray for friendly assistance with all the vii paper work required for my course work and graduation. The research work for this thesis was supported by the National Oceanic and Atmospheric Administration Center for Atmospheric Sciences (NCAS) Grant 634554172523 awarded to Dr.
Xin-Zhong Liang of Illinois State Water Survey (ISWS). ISWS also provides several other resources for the completion of the work, including office facilities, GIS assistance and observational data. Any opinions, findings, and conclusions or recommendations expressed in this publication are those of the author and do not necessarily reflect the views of NCAS and ISWS. Model development and experiments were supported by the National Center for Supercomputing Applications (NCSA) supercomputing allocation.
Many thanks beyond description go to my parents and my parents in law in Korea for their care, concern, and trust for me. In their eyes, probably, I am still no more than a little kid on the road. Please be happy and healthy! I owe much to my wife, Eunjin. I will never forget her unconditional support, understanding, and devotion to me and our daughter, Angela (Yoonseo).
In closing allow me to dedicate all of my accomplishment to God. I am always looking for Him at the last moment, but He is always steadfast with unending and prodigal love. This is a new starting point in my life. I will live to pursue the real truth.
"Then you will know the truth, and the truth will set you free." (John 8:32) viii Table of Contents List of Tables. eee xii List of Figures 6. xiii Chapter1 INTRODUCTION .1 Land Surface Models. uc c c c ng c tt g g TA v v v vynt ĩ 1.
c c c Q c Q Q c c cv và Tà vài 8 Chapter 2 3-D Volume Averaged Soil-moisture Transport Model. odoir(icấiicicaaaỶŸÝỶÝỶÝeg 9 VAN: .(( ÁNÁÁSÁÀNằ—ããặắặẽềẽềaaặaaaaẦđẦđũÝđỶŸŸÝŸỶÝỶÝ es 13 2.3 Approximations and Closure Parameterizations. Relative Contribution of Subgrid Variabilty .1 The role of subgrid fluxes .2 VAST model application coupled to CLM .aaTA 38 Chapter 3 Surface Boundary Conditions .2 CWRF Representation of Surface Processes .3 General Considerations for Comprehensive SBCs.4 Construction of the CWRF SBCs .1 Surface Characteristic Identification (SCI) .2 Surface Elevation and Derivatives (HSFC, HSDV, HSLD, and HCVD) 55 3.3 Bedrock, Lakebed, or Seafloor Depth (DBED) .4 Soil Sand and Clay Fraction Profiles (SAND and CLAY) .4ð Bottom Soil Temperature(TBS) .6 Land Cover Category (LCC).7 Fractional Vegetation Cover (FVC) .8 Leaf and Stem Area Index (LAI and SAI) .9 Soil Albedo Localization Factor(SALE).
Nội dung được bảo vệ bản quyền — Tải xuống đầy đủ
Từ khóa và chủ đề nghiên cứu
Câu hỏi thường gặp
Luận án "Mô hình vận chuyển độ ẩm đất 3D kiểm soát địa hình" nghiên cứu về vấn đề gì?
Luận án tiến sĩ phát triển mô hình vận chuyển độ ẩm đất 3D. Đề xuất giải pháp mở rộng quy mô cho tương tác đất-khí quyển thông qua tham số hóa địa hình.
Luận án "Mô hình vận chuyển độ ẩm đất 3D kiểm soát địa hình" được bảo vệ tại trường nào?
Luận án này được bảo vệ tại university of illinois at urbana-champaign. Năm bảo vệ: 2006.
Luận án "Mô hình vận chuyển độ ẩm đất 3D kiểm soát địa hình" thuộc chuyên ngành gì?
Luận án "Mô hình vận chuyển độ ẩm đất 3D kiểm soát địa hình" thuộc chuyên ngành Civil Engineering. Danh mục: Khí Tượng Thủy Văn.
Luận án "Mô hình vận chuyển độ ẩm đất 3D kiểm soát địa hình" có bao nhiêu trang?
Luận án "Mô hình vận chuyển độ ẩm đất 3D kiểm soát địa hình" có 209 trang. Bạn có thể xem trước một phần tài liệu ngay trên trang web trước khi tải về.
Cách tải luận án "Mô hình vận chuyển độ ẩm đất 3D kiểm soát địa hình" về máy như thế nào?
Để tải luận án về máy, bạn nhấn nút "Tải xuống ngay" trên trang này, sau đó hoàn tất thanh toán phí lưu trữ. File sẽ được tải xuống ngay sau khi thanh toán thành công. Hỗ trợ qua Zalo: 0559 297 239.