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作者：曹建國(guó)

內(nèi)蒙古是農(nóng)業(yè)大省，是我國(guó)排名前五的糧食輸出省（區(qū)、市）之一，2014年內(nèi)蒙糧食生產(chǎn)實(shí)現(xiàn)十一連豐，總產(chǎn)超550億斤（1斤一0.5 kg）。干旱是內(nèi)蒙古地區(qū)最主要的自然災(zāi)害，是該地區(qū)發(fā)生次數(shù)最多、分布范圍最廣、影響最大的氣象災(zāi)害(沈建國(guó)，2008)。受全球氣候變化影響，內(nèi)蒙古中部地區(qū)是我國(guó)顯著變干的區(qū)域之一（劉珂等，2015）。同時(shí)，內(nèi)蒙古也是我國(guó)生態(tài)環(huán)境的敏感區(qū)和脆弱區(qū)，經(jīng)濟(jì)發(fā)展相對(duì)落后抗災(zāi)能力薄弱，極易出現(xiàn)重大自然災(zāi)害和造成巨大經(jīng)濟(jì)損失。據(jù)統(tǒng)計(jì)，1990 2009年旱災(zāi)造成的內(nèi)蒙古地區(qū)農(nóng)業(yè)直接經(jīng)濟(jì)損失約579. 50億元（李晶等，2010）。

    對(duì)干旱監(jiān)測(cè)診斷、干旱氣候特征和預(yù)警技術(shù)的研究一直是個(gè)熱點(diǎn)，國(guó)內(nèi)外專家和學(xué)者做了大量研究。McKee等(1995)提出了基于標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)，通過(guò)降水量的統(tǒng)計(jì)分布規(guī)律反映干旱；謝五三等(2011; 2013)利用基于標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)和相對(duì)濕潤(rùn)度指數(shù)的CI指數(shù)研究了淮河流域干旱時(shí)空特征，并比較了5種干旱指標(biāo)在安徽省的適用性；邵小路等(2013)利用衛(wèi)星遙感資料和常規(guī)氣象資料驅(qū)動(dòng)基于地表凈輻射、植被指數(shù)、平均氣溫和日溫差的蒸散模型，通過(guò)蒸散干旱指數(shù)分析了華北地區(qū)的干旱分布特點(diǎn)；劉慧敏等( 2010)利用MODIS資料研究了安徽省晴空狀況下的干旱；李韻婕等( 2014)利用區(qū)域性極端事件客觀識(shí)別法和綜合氣象干旱指數(shù)對(duì)我國(guó)西南地區(qū)區(qū)域性氣象干旱事件進(jìn)行了識(shí)別研究；周揚(yáng)等(2013)利用地面觀測(cè)數(shù)據(jù)采用變點(diǎn)分析探測(cè)了30年內(nèi)蒙古地區(qū)氣候因子與歷史災(zāi)情的變化趨勢(shì)，并采用多元回歸模型分析了旱災(zāi)的主要致災(zāi)因子和格蘭杰因果關(guān)系。

    已有研究多利用常規(guī)氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)和遙感數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)干旱，但內(nèi)蒙古幅員遼闊氣象站點(diǎn)相對(duì)較少，“東密西疏”現(xiàn)象嚴(yán)重；土壤相對(duì)濕度這一干旱監(jiān)測(cè)重要指標(biāo)僅有119個(gè)人工觀測(cè)站每旬逢8進(jìn)行觀測(cè)，目前的自動(dòng)觀測(cè)站數(shù)量較少（68站）且多分布于農(nóng)區(qū)，常規(guī)氣象觀測(cè)資料在站點(diǎn)密度、觀測(cè)頻次上均不能滿足干旱監(jiān)測(cè)的需要；同時(shí)由于地域面積大遙感數(shù)據(jù)很難獲取單日整個(gè)內(nèi)蒙古區(qū)域的晴空資料，而不受云影響的微波遙感數(shù)據(jù)目前在空間分辨率上較差。單純使用常規(guī)氣象資料或遙感資料對(duì)內(nèi)蒙古區(qū)域進(jìn)行干旱監(jiān)測(cè)局限性較大。

    近年來(lái)，陸面數(shù)據(jù)同化技術(shù)為有效利用站點(diǎn)觀測(cè)數(shù)據(jù)與遙感信息提供了途徑，陸面數(shù)據(jù)同化系統(tǒng)的發(fā)展有利于打破陸面過(guò)程模擬和觀測(cè)之間的隔閡，在同一框架中將其集成（李新等，2007）。中國(guó)氣象局陸面數(shù)據(jù)同化系統(tǒng)(CMA Land Data Assimila-tion System，CLDAS)，利用數(shù)據(jù)融合與同化技術(shù)，對(duì)地面觀測(cè)數(shù)據(jù)、衛(wèi)星遙感資料和數(shù)值模式產(chǎn)品等多源數(shù)據(jù)進(jìn)行融合同化，可以提供逐小時(shí)、空間分辨率為0. 0625°×0.0625°的降水、土壤濕度等數(shù)據(jù)。降水與土壤相對(duì)濕度是干旱監(jiān)測(cè)最為重要的兩個(gè)指標(biāo)，格點(diǎn)化、逐小時(shí)的數(shù)據(jù)序列為干旱監(jiān)測(cè)提供了便利。本文以內(nèi)蒙古地區(qū)為研究區(qū)域，對(duì)CLDAS的土壤相對(duì)濕度和降水?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行了評(píng)估，使用土壤相對(duì)濕度法和連續(xù)無(wú)降水日數(shù)法監(jiān)測(cè)2014年夏季內(nèi)蒙古干旱情況，并選擇干旱年（2014年）和濕潤(rùn)年（2013年）與標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)和降水百分位指數(shù)法進(jìn)行比較分析，探討同化數(shù)據(jù)在內(nèi)蒙古干旱氣象服務(wù)中的應(yīng)用。

1  資料和方法

1.1     CLDAS簡(jiǎn)介

    CLDAS是利用數(shù)據(jù)融合與同化技術(shù)，對(duì)地面觀測(cè)數(shù)據(jù)、衛(wèi)星遙感資料和數(shù)值模式產(chǎn)品等多源數(shù)據(jù)進(jìn)行融合同化，獲取格點(diǎn)化的溫度、氣壓、濕度、風(fēng)速、降水和輻射等氣象要素，并驅(qū)動(dòng)公用陸面模式(Community Land Model 3.5)，從而獲得土壤溫度和濕度等陸面數(shù)據(jù)。CLDAS數(shù)據(jù)集包括逐小時(shí)、空間分辨率為0. 0625。×0.0625。的東亞區(qū)域2m比濕、地表氣壓、地面短波輻射、降水、2m氣溫、10 m風(fēng)速及土壤相對(duì)濕度等氣象要素。

    其中，氣溫、氣壓、比濕和風(fēng)速使用多重網(wǎng)格三維變分(The Space and Time Mesoscale Analysis System，STMAS)的同化方法（張濤.2013），利用了包括中國(guó)基本氣象站、中國(guó)基準(zhǔn)氣象站、一般氣象站在內(nèi)的2421個(gè)國(guó)家級(jí)自動(dòng)站以及業(yè)務(wù)考核的29452個(gè)區(qū)域自動(dòng)站的逐小時(shí)觀測(cè)數(shù)據(jù)，綜合考慮臺(tái)站信息（經(jīng)緯度、海拔高度等）．在NCEP／GFS背景場(chǎng)基礎(chǔ)上制作而成的：研究表明，融合自動(dòng)站觀測(cè)數(shù)據(jù)后的同化數(shù)據(jù)更接近實(shí)測(cè)（龔偉偉，2014）；地面入射太陽(yáng)總輻射是利用FY-2 D/E靜止衛(wèi)星一級(jí)數(shù)據(jù)，采用離散縱標(biāo)法（DISSORT大氣輻射傳輸模型）反演逐小時(shí)太陽(yáng)入射輻射，Jia等(2013)對(duì)比分析了  FY-2C、  ERA-Interrim、  NCEP-DOE  和FLASHFlux的輻射產(chǎn)品，結(jié)果表明FY-2C衛(wèi)星地面入射太陽(yáng)輻射反演產(chǎn)品在精度上與國(guó)外同類產(chǎn)品相當(dāng)；降水采用CMORPH(CPC MORPHing tech-nique)衛(wèi)星融合降水產(chǎn)品為背景場(chǎng)，與地面自動(dòng)站降水?dāng)?shù)據(jù)融合制作。潘旸等(2012)對(duì)降水融合產(chǎn)品進(jìn)行了評(píng)估，結(jié)果表明：融合產(chǎn)品與CMORPH衛(wèi)星反演降水相比，平均偏差更接近于0，相對(duì)誤差、均方根誤差均大幅減小，相關(guān)系數(shù)提高了一倍；與FY-2C同類型產(chǎn)品相比，融合產(chǎn)品的精度也更高。

1.2    CLDAS數(shù)據(jù)處理

    使用2014年6月5日至8月25日的CLDAS逐小時(shí)近實(shí)時(shí)資料中的土壤濕度和降水融合同化數(shù)據(jù)。CLDAS土壤濕度數(shù)據(jù)包括：O～5、0～10、10～20、10～40、40～80和80～200 cm共6層不同深度的土壤體積含水量數(shù)據(jù)，本研究中選用了0～10和10~40 cm數(shù)據(jù)，計(jì)算得到0～40 cm土壤體積含水量數(shù)據(jù)。

    使用《基于世界土壤數(shù)據(jù)庫(kù)( HWSD)的中國(guó)土壤數(shù)據(jù)集Vl. l(China Soil Map Based Harmonized World Soil Database Vl.1)》中相應(yīng)深度的土壤容重和田間持水量將0～40  cm土壤體積含水量換算為土壤相對(duì)濕度。將每日逐小時(shí)降水?dāng)?shù)據(jù)累加，得到每日降水?dāng)?shù)據(jù)；將每日逐小時(shí)的土壤相對(duì)濕度數(shù)據(jù)進(jìn)行均值計(jì)算，得到每日土壤相對(duì)濕度數(shù)據(jù)。

1.3干旱監(jiān)測(cè)方法

1.3.1  土壤相對(duì)濕度法

    土壤相對(duì)濕度干旱指數(shù)( Relative  soil moistureindex)是表征土壤干旱的指標(biāo)之一，能直接反映作物可利用水分的減少狀況�？紤]干旱發(fā)生的時(shí)間以及作物根系發(fā)育情況，本研究中選擇使用0～40 cm土壤相對(duì)濕度數(shù)據(jù)。

    采用HWSD數(shù)據(jù)集中美國(guó)農(nóng)業(yè)部(USDA)的土壤質(zhì)地分類標(biāo)準(zhǔn)。按照土壤顆粒直徑將土壤質(zhì)地分為壤土、砂土和黏土。根據(jù)土壤質(zhì)地的不同，將土壤相對(duì)濕度法農(nóng)業(yè)干旱等級(jí)劃分為無(wú)旱、輕旱、中旱、重旱和特旱5個(gè)等級(jí)。干旱等級(jí)劃分參照《農(nóng)業(yè)干旱等級(jí)》（呂厚荃等，2008）。

1.3.2  連續(xù)無(wú)有效降水日數(shù)法

    連續(xù)無(wú)有效降水日數(shù)(Continuous days with-out available precipitation，DNP)是表征農(nóng)田和北方牧區(qū)草原水分補(bǔ)給狀況的重要指標(biāo)之一。本研究監(jiān)測(cè)干旱的時(shí)段集中在夏季，是作物生長(zhǎng)發(fā)育的關(guān)鍵時(shí)期，同時(shí)也是作物需水、耗水最多的時(shí)期，故將5mm定義為有效降水。連續(xù)無(wú)有效降水日數(shù)干旱等級(jí)劃分標(biāo)準(zhǔn)參照《農(nóng)業(yè)干旱等級(jí)》(呂厚荃等，2008)。

2  結(jié)果與分析

2.1  CLDAS資料評(píng)估

    使用內(nèi)蒙古地區(qū)119個(gè)氣象站點(diǎn)的人工觀測(cè)土壤相對(duì)濕度數(shù)據(jù)和日降水?dāng)?shù)據(jù)，與CLDAS資料進(jìn)行對(duì)比驗(yàn)證。表1按照不同月份分別給出了2013和2014年觀測(cè)數(shù)據(jù)與CLDAS資料的相關(guān)系數(shù)和平均偏差。圖l為站點(diǎn)降水?dāng)?shù)據(jù)與CLDAS數(shù)據(jù)的空間對(duì)比。

    統(tǒng)計(jì)結(jié)果表明，在內(nèi)蒙古區(qū)域，CLDAS與站點(diǎn)觀測(cè)土壤濕度數(shù)據(jù)均顯著相關(guān)，相關(guān)系數(shù)均超過(guò)了0. 65，平均偏差在0.10～0.14。韓帥等（2014年）利用土壤濕度自動(dòng)站（566站）觀測(cè)結(jié)果對(duì)CLDAS資料進(jìn)行了評(píng)估，結(jié)果表明CLDAS的相關(guān)系數(shù)指標(biāo)，在絕大多數(shù)省、市、自治區(qū)均超過(guò)了0.6，其中北京、遼寧、云南等省市更是接近o．9；朱智等（2014年）比較和評(píng)估了CLDAS和全球陸面同化系統(tǒng)(GL-DAS)四個(gè)陸面模式輸出的土壤濕度產(chǎn)品，從模擬值和觀測(cè)值的偏差和相關(guān)系數(shù)來(lái)看，CLDAS的土壤濕度產(chǎn)品優(yōu)于GLDAS;這些評(píng)估結(jié)果均表明CL-DAS土壤濕度數(shù)據(jù)有較為穩(wěn)定的模擬效果，且變化趨勢(shì)與實(shí)測(cè)數(shù)據(jù)較為一致。CLDAS與站點(diǎn)觀測(cè)降水?dāng)?shù)據(jù)均顯著相關(guān)，相關(guān)系數(shù)最高達(dá)到了0. 876（2013年7月），在空間對(duì)比（圖1）中可以看出，CI-,DAS降水資料可以很好地反映出內(nèi)蒙古地區(qū)降水由東北向西南逐漸減少的空間變異性，在降水量級(jí)上也有較高的準(zhǔn)確性，其中在呼倫貝爾市西部的呼倫湖和貝爾湖區(qū)域CLDAS表現(xiàn)出了較強(qiáng)的局地特征，而在湖體周圍無(wú)氣象觀測(cè)站點(diǎn)分布。CLDAS土壤濕度和降水資料的評(píng)估結(jié)果表明：在內(nèi)蒙古區(qū)域，CLDAS資料能夠很好地再現(xiàn)土壤相對(duì)濕度動(dòng)態(tài)變化情況和降水的落區(qū)與量級(jí)，能夠滿足干旱監(jiān)測(cè)的需求。

2.2  土壤相對(duì)濕度法

    利用CLDAS土壤濕度格點(diǎn)數(shù)據(jù)分別計(jì)算砂土、壤土和黏土區(qū)域RSM并按照干旱標(biāo)準(zhǔn)劃分干旱等級(jí)，在Arcgis 9.3中將3種土壤質(zhì)地干旱監(jiān)測(cè)結(jié)果合并，得到內(nèi)蒙古區(qū)域2014年6月5日至8月25日逐日土壤相對(duì)濕度干旱監(jiān)測(cè)結(jié)果。圖2中給出了這一時(shí)期具有代表性的6日次的干旱監(jiān)測(cè)結(jié)果。

    RSM干旱監(jiān)測(cè)結(jié)果顯示（圖2）：2014年內(nèi)蒙夏季旱情發(fā)生于6月下旬，并逐步發(fā)展，7月底至8月初為旱情最為嚴(yán)重的時(shí)期，主要影響區(qū)域?yàn)殄a林郭勒盟、赤峰市、通遼市、烏蘭察布市、巴彥淖爾市及阿拉善盟等內(nèi)蒙古中西部盟市，8月中旬旱情得到緩解，8月下旬旱情基本解除。在圖2中還可以看出，在整個(gè)監(jiān)測(cè)期間阿拉善盟一直處于較為干旱的狀態(tài)，這是由于阿拉善盟常年少雨，氣候干旱，RSM法在阿拉善盟等極端干旱地區(qū)適用性較差。查閱國(guó)家氣候中心發(fā)布的《中國(guó)旱澇氣候公報(bào)》（中國(guó)氣象局國(guó)家氣候中心）可知這與該年內(nèi)蒙干旱實(shí)際情況較為吻合。

2.3連續(xù)無(wú)有效降水日數(shù)法

    利用CLDAS降水格點(diǎn)數(shù)據(jù)計(jì)算了內(nèi)蒙古區(qū)域2014年6月5日至8月25日每日的有效降水區(qū)域，使用連續(xù)無(wú)有效降水日數(shù)( DNP)法監(jiān)測(cè)旱情（圖3）。

    從圖3中可以看出：在整個(gè)夏季，除呼倫貝爾市、興安盟、呼和浩特市和鄂爾多斯市東部局部地區(qū)外，整個(gè)內(nèi)蒙古都有不同程度的干旱發(fā)生，中等以上干旱主要發(fā)生在通遼市、赤峰市的中部，錫林郭勒盟西北部，烏蘭察布市北部，巴彥淖爾市北部和阿拉善盟。與RSM監(jiān)測(cè)日動(dòng)態(tài)干旱不同，DNP關(guān)注的是整個(gè)時(shí)段的干旱累計(jì)情況；從兩種方法的監(jiān)測(cè)結(jié)果來(lái)看，其發(fā)生中等以上干旱的區(qū)域基本吻合。

2.4 CLDAS資料干旱監(jiān)測(cè)的驗(yàn)證分析

    使用內(nèi)蒙古地區(qū)119個(gè)氣象站點(diǎn)，64余年（19 51-2 014年）夏季（6-8月）的月降水?dāng)?shù)據(jù)，使用標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)( standardized precipitation index，SPI)和降水百分位指數(shù)(precipitation percentile in-dex，PDECI)方法按照月、季度的尺度計(jì)算了內(nèi)蒙古區(qū)域2013年（濕潤(rùn)年）和2014年（干旱年）6-8月和夏季的SPI和PDECI指數(shù)。在月尺度上與RSM法進(jìn)行比較，在季度尺度上與DNP法進(jìn)行比較。

2.4.1  干旱年（2014年）的驗(yàn)證分析

    圖4給出了內(nèi)蒙地區(qū)2014年6-8月的RSM指數(shù)、DNP指數(shù)、SPI指數(shù)、PDECI指數(shù)的空間分布。由RSM指數(shù)各月的空間分布來(lái)看，6月（圖4a1、b1和4c1）RSM指數(shù)顯示內(nèi)蒙古阿拉善盟東南部和除呼倫貝爾市東部外的整個(gè)東部地區(qū)都較濕潤(rùn)，這與SPI指數(shù)、PDECI指數(shù)顯示的空間分布基本一致，不同的是巴彥淖爾市和阿拉善盟北部，RSM指數(shù)反映出的干旱程度明顯強(qiáng)于SPI和PDECI指數(shù)。7月（圖4a2、4b2和4c2）RSM指數(shù)顯示在錫林郭勒盟東部和通遼市西遼河流域較濕潤(rùn)，這與SPI、PDECI指數(shù)反映情況相反，PDECI指數(shù)在錫林郭勒盟、通遼市指示的干旱程度較為嚴(yán)重，SPI指數(shù)次之，這是因?yàn)镻DECI和SPI指數(shù)只受降水量一個(gè)因素影響．對(duì)降水更為敏感，該區(qū)域在7月降水較少；而RSM指數(shù)昕依賴的土壤相對(duì)濕度數(shù)據(jù)則通過(guò)溫度、氣壓、濕度、風(fēng)速、降水和輻射等氣象要素驅(qū)動(dòng)公共陸面模式( CLM3.5)得到，綜合了多種要素。8月（圖4a3、4b3和4c3）,RSM指數(shù)顯示內(nèi)蒙區(qū)域旱情程度有所緩解，錫林郭勒盟西部、呼和浩特、包頭處于輕旱，這與SPI、PDECI指數(shù)反映情況基本一致，但PDECI指數(shù)在通遼市、赤峰市區(qū)域反映干旱程度明顯偏重；RSM指數(shù)法反映出的干旱更接近于實(shí)際情況，2014年夏季內(nèi)蒙區(qū)域長(zhǎng)達(dá)近3個(gè)月的持續(xù)性干旱在8月得到緩解。整個(gè)夏季（圖4a4、4b4和4c4），DNP指數(shù)反映出的干旱較嚴(yán)重區(qū)域主要分布在赤峰市東部、錫林郭勒盟西部、烏蘭察布市北部，這與SPI、PDECI指數(shù)反映情況較為接近，其中與PDECl指數(shù)更為吻合；在阿拉善盟、巴彥淖爾市、鄂爾多斯市南部差異較大；DNP指數(shù)是基于CLDAS的近實(shí)時(shí)格點(diǎn)化降水資料，CLDAS降水資料是利用CMORPH產(chǎn)品為背景場(chǎng)融合降水自動(dòng)站觀測(cè)數(shù)據(jù)制作的中國(guó)區(qū)域小時(shí)降水量融合數(shù)據(jù)，而內(nèi)蒙古西部干旱地區(qū)年降水量很小，如額濟(jì)納旗年降水為34.5 mm,其中夏季降水僅為21.9 mm，一次降水很難形成有效降水，而有效降水是DNP指數(shù)考慮的唯一指標(biāo)，同時(shí)由于DNP方法使用單時(shí)段降水量，其自身存在區(qū)域性和季節(jié)性的差異，不同氣候區(qū)域間很難使用統(tǒng)一的標(biāo)準(zhǔn)來(lái)比較干旱程度（趙一雷等，2013），故DNP指數(shù)在內(nèi)蒙古西部監(jiān)測(cè)干旱與SPI、PDE-CI指數(shù)差異較大。

2.4.2  濕潤(rùn)年（2013年）的驗(yàn)證分析

    圖5給出了內(nèi)蒙古地區(qū)2013年6-8月的RSM指數(shù)、DNP指數(shù)、SP/指數(shù)、PDECI指數(shù)的空間分布。6月（圖5a1、5b1和5c1），RSM、SPI和PDECI三種指數(shù)的差異出現(xiàn)在通遼市南部，這是由于該地區(qū)與歷年同期相比降水偏少，但通遼市南部屬西遼河流域，其前期土壤水分狀況較好導(dǎo)致在RSM指數(shù)上并未反應(yīng)出類似結(jié)果，張強(qiáng)等(2014)指出，一般農(nóng)業(yè)干旱爆發(fā)晚于氣象干旱，它取決于前期地表土壤水分狀況；7月（圖5a2、5b2和5c2）和8月（圖Sa3、5b3和5c3）3種方法反映出的干旱監(jiān)測(cè)情況大致相同；整個(gè)夏季（圖Sa4、5b4和5C4），內(nèi)蒙古區(qū)域SP/指數(shù)均大于0，這表明2013年內(nèi)蒙地區(qū)降水較為充沛，土壤墑情較好，DNP指數(shù)（圖5a4）在除阿拉善盟外的其他區(qū)域給出了類似的監(jiān)測(cè)結(jié)果，差異主要是由于DNP法在極端干旱地區(qū)的適用局限性造成的。

    (1)在內(nèi)蒙古區(qū)域，CI,DAS資料能夠很好地再現(xiàn)土壤濕度動(dòng)態(tài)變化情況和降水的落區(qū)與量級(jí)，能夠滿足干旱監(jiān)測(cè)的需求。CLDAS對(duì)多源數(shù)據(jù)使用融合與同化技術(shù)，可以快捷地獲取高質(zhì)量、格點(diǎn)化的溫度、氣壓、濕度、風(fēng)速、降水和輻射等氣象要素，在觀測(cè)頻次、分辨率、代表性等方面具備很大優(yōu)勢(shì)，可作為觀測(cè)資料的重要補(bǔ)充，廣泛應(yīng)用于業(yè)務(wù)和科研，對(duì)于地廣人稀、氣象站點(diǎn)相對(duì)較少的內(nèi)蒙古地區(qū)氣象服務(wù)潛力巨大。

    (2) 2014年夏季內(nèi)蒙旱情發(fā)生于6月下旬，并逐步發(fā)展，7月底至8月初為旱情最為嚴(yán)重的時(shí)期，主要影響的區(qū)域?yàn)殄a林郭勒盟、赤峰市、通遼市、烏蘭察布市、巴彥淖爾市及阿拉善盟等內(nèi)蒙古中西部盟市，8月中旬旱情得到緩解，8月下旬旱情基本解除。2013年（濕潤(rùn)年）夏季內(nèi)蒙墑情較好，未發(fā)生干旱。通過(guò)干旱年和濕潤(rùn)年的干旱監(jiān)測(cè)驗(yàn)證分析可知，基于CLDAS資料的干旱監(jiān)測(cè)結(jié)果在內(nèi)蒙古區(qū)域上是可用的。

    (3)基于CLDAS數(shù)據(jù)的土壤相對(duì)濕度法可以方便、快捷地監(jiān)測(cè)干旱日變化和區(qū)域性變化，連續(xù)無(wú)有效降水日數(shù)法對(duì)評(píng)估長(zhǎng)時(shí)間、持續(xù)性干旱較為有效。

    (4)土壤相對(duì)濕度法和連續(xù)無(wú)有效降水日數(shù)法在內(nèi)蒙古西部極端干旱地區(qū)適用性較差，這是由該地區(qū)的氣候特點(diǎn)決定的，在極端干旱地區(qū)使用單時(shí)次氣象數(shù)據(jù)進(jìn)行干旱監(jiān)測(cè)往往不具代表性(李峰等，2014)。目前，CLDAS數(shù)據(jù)時(shí)間序列較短（2009年開始）無(wú)法開展與歷年對(duì)比分析等工作。CLDAS數(shù)據(jù)的再分析、時(shí)間序列的補(bǔ)充等還有待于進(jìn)一步的研究。

(5) -個(gè)理想的干旱指數(shù)應(yīng)該同時(shí)滿足普適性、理論性、實(shí)用性、可比性、易理解性、時(shí)效性和無(wú)量綱性等多方面的特征（張強(qiáng)等，2011）。本文利用CLDAS數(shù)據(jù)，采用土壤相對(duì)濕度法和連續(xù)無(wú)有效降水日數(shù)法對(duì)干旱進(jìn)行監(jiān)測(cè)還存在諸多不足，如有效降水因土壤質(zhì)地和下墊面類型造成的差異，河套灌區(qū)等特殊地區(qū)土壤相對(duì)濕度的變化，對(duì)內(nèi)蒙古不同區(qū)域干旱指標(biāo)的研究等問題還需做進(jìn)一步的工作。

4提  要：

以內(nèi)蒙古地區(qū)為研究區(qū)域，對(duì)中國(guó)氣象局陸面數(shù)據(jù)同化系統(tǒng)(CMA Land Data Assimilation System,CLDAS)的土壤濕度和降水?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行了評(píng)估，使用土壤相對(duì)濕度法和連續(xù)無(wú)降水日數(shù)法監(jiān)測(cè)2014年夏季干旱，并選擇干旱年（2014年）和濕潤(rùn)年（2013年）與標(biāo)準(zhǔn)化降水指數(shù)和降水百分位指數(shù)法進(jìn)行驗(yàn)證分析。結(jié)果表明：CLDAS資料能夠很好地再現(xiàn)日土壤相對(duì)濕度動(dòng)態(tài)變化情況和降水落區(qū)與量級(jí)，能夠滿足干旱監(jiān)測(cè)的需求；基于CLDAS數(shù)據(jù)的土壤相對(duì)濕度法可以方便、快捷地監(jiān)測(cè)干旱日變化和區(qū)域性變化，連續(xù)無(wú)有效降水日數(shù)法對(duì)評(píng)估長(zhǎng)時(shí)間、持續(xù)性干旱較為有效；CLDAS同化數(shù)據(jù)在時(shí)效性、分辨率、代表性上能夠滿足氣象服務(wù)的需求，可作為觀測(cè)資料的重要補(bǔ)充廣泛應(yīng)用于業(yè)務(wù)和科研，特別是對(duì)于地廣人稀且氣象站點(diǎn)相對(duì)較少的內(nèi)蒙古地區(qū)氣象服務(wù)潛力巨大。