Predicting root zone soil moisture using observations at 2121 sites across China

环境科学 土壤科学 含水量 植被(病理学) 中国 水文学(农业) 大气科学 地质学 地理 医学 岩土工程 考古 病理
作者
Jing Tian,Yongqiang Zhang,Jianping Guo,Xuanze Zhang,Ning Ma,Haoshan Wei,Zixuan Tang
出处
期刊:Science of The Total Environment [Elsevier BV]
卷期号:847: 157425-157425 被引量:16
标识
DOI:10.1016/j.scitotenv.2022.157425
摘要

Root zone soil moisture (RZSM) is particularly useful for understanding hydrological processes, plant-land-atmosphere exchanges, and agriculture- and climate-related research. This study aims to estimate RZSM across China by using a one-parameter (T) exponential filter method (EF method) together with a random forest (RF) regionalization approach and by using a large dataset containing in situ observations collected at 2121 sites across China. First, at each site, T is optimized at each of four soil layers (10-20 cm, 20-30 cm, 30-40 cm and 40-50 cm) by using 0-10-cm soil layer observations and the corresponding calibration layers. Second, an RF classifier is built for each layer according to the calibrated T values and 14 soil, climate and vegetation parameters across 2121 sites. Third, the calibrated T at each soil layer is regionalized with an established RF classifier. Spatial T maps are given for each soil layer across China. Our results show that the EF method performs reasonably well in predicting RZSM at the 10-20-cm, 20-30-cm, 30-40-cm and 40-50-cm layers, with Nash-Sutcliffe efficiency (NSE) medians of 0.73, 0.52, 0.38 and 0.27, respectively, between the observations and estimations. The T parameter shows a spatial pattern in each soil layer and is largely controlled by climate regimes. This study offers an improved RZSM estimation method using a large dataset containing in situ observations; the proposed method also has the potential to be used in other parts of the world.
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