Uncertainty Quantification for the Noah‐MP Land Surface Model: A Case Study in a Grassland and Sandy Soil Region

土壤科学 草原 焊剂(冶金) 环境科学 均方误差 导水率 数学 替代模型 不确定度分析 统计 土壤水分 材料科学 冶金 生物 农学
作者
Heng Wang,Xueli Huo,Qingyun Duan,Rui Li,Shiming Luo
出处
期刊:Journal Of Geophysical Research: Atmospheres [Wiley]
卷期号:128 (20)
标识
DOI:10.1029/2023jd038556
摘要

Abstract Land surface models rely on a multitude of parameters to simulate land‐atmosphere interactions, but the parameter uncertainty can limit the reliability of model predictions. This study utilizes a parameter uncertainty quantification (UQ) framework to quantify and reduce the parameter uncertainty of the Noah‐MP land surface model in a grassland and sandy soil region in the Midwest of the USA. First, the sparse polynomial chaos expansion method which can quantify the interaction effect of parameters, is employed. A relatively small parameter sample size (i.e., 20 times of the number of parameters) was sufficient to identify the sensitive parameters; an additional sensitive parameter, the saturated soil hydraulic conductivity, was screened out compared to previous study. Then, based on the selected sensitive parameters, the weighted multi‐objective adaptive surrogate modeling‐based optimization algorithm is used as the parameter optimization method. The optimization results showed that the root mean square error of flux of latent heat (FLH) on about 82% of the total grids was reduced, and the number was about 57% for gross primary production (GPP) compared to the results using the original parameter settings, indicating that the Pareto parameter set by the UQ framework improved the Noah‐MP model in simulating FLH and GPP in a grassland and sandy soil region in the Midwest of the USA.
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