????土壤水分是連接全球水、能量和碳循環的關鍵變量，其精確監測對于氣候預測、農業生產和災害預警（尤其是在水資源極度敏感的干旱區）至關重要。然而，來自衛星遙感、陸面過程模型和再分析系統的海量數據集，因其算法和觀測的差異，常常對同一地區的干濕狀況給出相互矛盾的結論，嚴重制約了這些數據的科學應用。
????中國科學院新疆生態與地理研究所研究團隊，系統評估了1980至2023年間23種全球主流土壤水分數據集，并利用國際土壤水分網絡（ISMN）的992個地面觀測站點作為驗證基準。研究提出并實施了一套雙重驗證框架：不僅使用了全部站點進行常規評估，還篩選出483個位于高度均質地表的高代表性站點進行第二次精細評估，旨在精準剝離并定量揭示站點空間代表性誤差對評估結果的關鍵影響。
????研究發現，全球土壤水分趨勢呈現復雜的雙重性：在1980年—2023年的長期尺度上，多數數據集呈現微弱的變干趨勢（-4.30×10-4m3·m-3·a-1）；但在2010年后，部分產品則顯示出顯著的變濕信號（7.17×10-4m3·m-3·a-1）。在性能評估方面，多數產品表現中等偏上，其中SMAP系列遙感產品在捕捉時間動態方面表現最優。研究最重要的發現是，空間代表性誤差會嚴重掩蓋產品的真實性能，在驗證難度極大的熱帶地區，當切換到高代表性站點進行評估后，產品的平均相關系數（R）顯著提升了0.41。然而，在干旱區，不同產品的性能表現出高度的分散性，表明當前在干旱環境下應用這些數據面臨巨大挑戰。
????該研究定量揭示了站點空間代表性誤差對全球土壤水分產品評估的關鍵影響，并系統闡明了各數據集在不同氣候與土地利用場景下的優劣勢。研究成果強調，未來全球土壤水分研究應摒棄單一或普適性的數據使用方式，轉向基于本研究框架的、面向應用的精細化選擇策略，這對于提升全球，特別是干旱區水文氣候研究的可靠性提供了重要的科學基礎。
????相關研究結果以Global soil moisture dynamics since 1980: datasets biases,?trends,?and science-informed selection為題，發表在《科學通報》（Science Bulletin）上。研究工作得到中國科學院戰略性先導科技專項等的支持。
論文鏈接
研究采用的全球992個ISMN地面觀測站點空間分布
土壤水分數據集與全球992個地面站點觀測值的散點密度對比圖
本文鏈接：研究解析全球土壤水分40年動態與數據不確定性http://m.sq15.cn/show-12-2167-0.html
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