青藏高原土壤湿度时空分布特征研究进展

卓 嘎，巴桑曲珍，杜 军

(1.中国气象局成都高原气象研究所拉萨分部， 拉萨 850001；2.西藏高原大气环境科学研究所， 拉萨 850001； 3.西藏高原大气环境研究重点实验室， 拉萨 850001；4.高原与盆地暴雨旱涝灾害四川省重点实验室， 成都 610072； 5.西藏昌都市气象局， 昌都 854000)

引言

土壤湿度可以影响土壤本身的热力性质、水文过程和陆面能量分配[1]，导致大气环流系统的持续异常，从而造成区域气候异常和重大气象灾害[2-3]。气候变化也在通过陆-气相互作用对土壤湿度的变化特征产生深刻的影响。土壤湿度因素是次季节到年际尺度气候预测的重要信号，也是全球中期数值模式和气候预测模式中重要的气象要素和初边界条件，其时空分布特征及其影响一直受到气象学者的广泛关注[4-5]。

青藏高原作为全球气候变化研究的敏感区[6-7]，其独特的高寒环境已经成为影响东亚乃至全球气候系统的重要因素，高原气候变化影响着中国、东亚的灾害性天气与气候变异，并且具有前兆性“强信号”指示意义，在中国与亚洲的生态环境安全保障中具有不可替代的重要地位。高原主体可至对流层中部，有寒带到亚热带各种类型的区域气候，地表环境复杂，是亚洲诸多大河的发源地，湖泊众多、冰川、冻土广布。高原的动力强迫和热力作用直接和间接地影响着亚洲季风、全球环流及气候变化[8]，准确掌握连接陆地和大气之间的土壤水热状况，有助于探讨青藏高原热力学特征变化及其对东亚乃至全球气候变化的影响等重大科学问题。

由于在高原进行大范围、长时段的土壤湿度观测比较困难，且土壤湿度具有较大的时空变率，导致在时空尺度上具有连续性的土壤湿度观测资料非常有限。随着遥感和数值模拟技术的发展，近年来中国气象局、中国科学院等部门借助科研项目，在高原上建立了多个土壤湿度观测站点，积累了实地观测、卫星遥感反演产品以及陆面模式同化产品等资料，这些宝贵数据的分析研究极大地促进了青藏高原土壤湿度与区域气候变化相互关系的认识。然而这些非观测土壤湿度数据的质量评估和准确度检验是其有效应用的前提，寻找可以较为准确的描述高原地区土壤湿度时空分布特征的替代资料显得尤为重要。因此，系统全面地掌握高原土壤湿度变化规律，不仅有助于进一步了解青藏高原动力和热力作用对全球天气气候系统、东亚季风的显著影响，还能改进区域数值预报模式对高原及其下游地区降水的预测能力。

本文旨在总结青藏高原土壤湿度观测站网建设、不同来源土壤湿度替代资料在高原上的适用性、土壤湿度的时空分布特征及其影响研究，进一步加深对青藏高原土壤湿度的变化特征及其与降水、气温等气候变化因子相互影响的认识，归纳存在的科学问题，为今后高原土壤湿度的研究工作提供参考依据。

1 青藏高原土壤湿度观测站网建设

由于青藏高原相对恶劣的自然环境和复杂的地形条件，高原土壤湿度的地面观测从20世纪末才开始进行，并且大部分观测站点分布于高原中东部，王静等[9]对常用的青藏高原土壤湿度观测资料做了较好地归纳。李得勤等[10]总结了土壤湿度的观测手段包括单点观测、航空遥感以及卫星遥感，认为不同观测资料开展尺度转换的方法研究非常必要。

目前在青藏高原上建立的主要土壤湿度观测站网(图1)包括：(1)中国科学院西北生态环境资源研究院那曲高寒气候环境观测研究站建立的8个观测站点，主要开展高寒草甸和高寒草地区域的土壤体积含水量观测，区域平均海拔4685m。(2)青藏高原土壤温湿度观测站网[11](Tibet-Obs)，45个站点分布在寒冷干旱区的阿里观测站网、寒冷半干旱区的那曲观测站网和寒冷湿润区的玛曲观测站网，能反映不同气候及不同下垫面青藏高原的土壤含水量。(3)青藏高原中部多尺度土壤温湿度监测网[12](CTP-SMTMN)，56个站点全部分布在青藏高原中部，区域平均海拔4650m，地势相对平坦，生物量低，土壤水分变化范围大，为典型的冻融区。并在西藏亚东县帕里镇建立了25个土壤湿度观测站点。(4)依托第三次青藏高原大气科学试验项目“青藏高原卫星反演产品校验外场观测试验与产品改进与资料同化研究”，国家卫星气象中心分别在西藏那曲地区聂荣县、阿里地区建立了33个和17个土壤温湿度的自动观测站，实现了试验卫星像元尺度的自动站组网[13]建设。(5)依托第三次青藏高原大气科学试验[14]，在西藏建立了46个观测土壤容重、体积含水量的土壤湿度观测站点。(6)青海省建立的76个土壤水分观测站点，涵盖了不同海拔高度和下垫面状况。

从目前观测站网建设上来看，观测站点主要局限于交通相对方便的高原中东部地区，并且观测站点分布稀疏、下垫面不均匀、时间序列有限，高原北部大片荒漠区域以及高原东南部横断山脉流域，土壤湿度观测数据依然十分欠缺。因此，对高原上已有土壤湿度不同分辨率观测资料的升尺度和降尺度方法的研究，进而为预报模式提供初始场，达到改善预报水平的目的，或通过同化手段改进对陆面过程的模拟，再分析资料等土壤湿度替代资料的使用在今后较长时间里仍然是十分重要的科学研究方向。

2 青藏高原土壤湿度替代资料适用性研究

鉴于土壤湿度空间差异性较大，在青藏高原建立数量足够多、时间序列足够长的土壤湿度地面观测站难度较大。因此，在高原土壤湿度研究过程中除了使用实测数据外，陆面模式同化产品、再分析资料以及卫星遥感反演产品等各种替代资料在高原土壤湿度研究中得到了广泛的应用。

2.1 陆面模式同化产品

Chen等[15]认为GLDAS(Global Land Data Assimilation)中4个陆面模式(CLM、MOS、 NOAH、VIC)均低估了青藏高原表层土壤湿度，但CLM和NOAH模式资料对10～40cm土壤层湿度代表性较好，且NOAH模式资料在高原中部的那曲地区适用性较好[16]，陆面模式低估地表土壤水分的主要原因可能是青藏高原的土壤分层现象[17]。CLDAS土壤湿度资料的精度总体上高于GLDAS资料[18]，且CLDAS-V1.0融合产品质量在高原地区由东南向西北方向递减。王静等[19]对GLDAS中4个模式产品、ERA-Interim、NCEP1、NCEP2以及SSM/I Retrievals进行评估，认为卫星资料SSM/I Retrievals适用于青藏高原大范围地区，是研究高原土壤湿度多年变化特征较好的替代资料。Meng等[20]的研究显示出土壤湿度空间分布特征与降水具有一定程度的不一致性。陆面模式产品受到植被、土壤质地等下垫面条件的影响，融合产品数值高于观测数据，在高原不同区域的适用性不尽一致。总之，GLDAS-NOAH优于其他陆面模式，而CLDAS融合产品精度高于GLDAS模式产品。

2.2 再分析资料

崔文瑞等[21]认为ERA-40和NCEP R-1产品均可反映黑河流域土壤“南湿北干”的特点。Su等[22]认为ECMWF得出的土壤湿度在季风期均高于那曲和玛曲的土壤湿度观测数据。刘川等[23]对比了再分析资料(ERA-Interim和CFSR)和陆面模式资料(ERA/land、MERRA/land、GLDAS的4个模式)的土壤湿度产品，认为CLM与观测值最接近，其次是NOAH或ERA-Interim。丁旭等[24]对8套土壤湿度再分析产品(ERA-Interim、CFSR、CFSv2、JRA-55、GLDAS中的4个模式)进行对比分析，指出非冻结期NOAH和CLM产品能够较好的反映土壤湿度随时间变化的动态过程特征；MOS、VIC、ERA-interim和CFSv2产品在一定程度上能够展现部分地区土壤湿度的变化趋势，而JRA-55产品无法描绘各地区土壤湿度的变化。

总体来说，多数再分析资料与观测数据具有较高的相关性。再分析资料与观测数据的误差来自于模式中的参数化方案和参数值选取，以及驱动陆面模式的强迫资料和初始条件的不确定性，还和数据时空分辨率、土壤湿度的不同层次和季节性差异，以及草甸、草原与荒漠等不同下垫面条件存在密切联系，尤其是在冻结期再分析资料不能准确刻画和再现土壤湿度随时间的动态变化过程。

2.3 卫星遥感反演产品

Su等[11]认为AMSR-E和ASCAT-L2在高原寒冷地区的使用表现出很大的不确定性。两者均高估了寒冷半干旱的那曲地区季风期的土壤湿度，但能很好地描述寒冷湿润的玛曲季风湿期的土壤湿度，却分别高估和低估了冬季土壤湿度。席家驹等[25]也认为AMSR-E土壤湿度在数值上与观测值存在较大误差，但能够较好地描述高原观测网中的土壤湿度空间分布特征。研究[26]表明，基于AMSR-E资料改进后的SCA模型能较好地反演那曲、玛曲地区的土壤湿度。反演算法的改进[27]使得AMSR-E土壤湿度产品更加接近实测值。

Wang等[28]认为FY-3B反演资料在时间变化上优于ERA-Interim产品和TRMM反演的土壤湿度。孙添等[29]则指出该资料在那曲地区绝对量偏差较大，时间变化优于再分析资料和水文模拟资料，认为基于陆地参数反演模型(LPRM)反演的土壤湿度数据在青藏高原南部和东部地区较为可信。

Zeng等[30]对比分析了卫星遥感土壤水分产品(NASA、LPRM、JAXA、AMSR2、SMOS、ASCAT和ECV)和再分析数据(ERA)与那曲、玛曲观测的土壤湿度，认为所有产品均可以捕获土壤湿度变化动态，且ECV和ERA的表现优于其他产品。范科科等[31]认为多套数据(ECV、ERA-Interim、MERRA、Noah)可以很好地反映土壤水空间变化特征，遥感反演和同化数据对不同区域冻结期、融化期土壤含水量的估算效果不尽一致。赵逸舟等[32]利用TRMM卫星资料能够较好地反演青藏高原中部地区的土壤湿度。何媛等[33]对比了ASAR传感器数据与站点观测数据，估算了高原东北部玛曲地区的土壤湿度，认为遥感估算的土壤水分值偏大，且具有明显的空间异质性。由此可见，卫星遥感土壤水分产品与观测值之间的偏差，不仅来源于卫星混合像元带来的误差以及反演模型的差异，而且来自对高原地形及植被覆盖状况定性的经验判断，缺乏定量衡量指标和参数，需要采用更多观测资料与卫星遥感产品进行验证和修正。

3 青藏高原土壤湿度的时空分布特征

由于青藏高原土壤湿度观测资料的覆盖面有限，以往仅有部分基于观测数据开展的土壤湿度特征的分析研究。而针对高原整体土壤湿度的时空分布规律、变化趋势等的分析，大多数研究还是借助替代资料，其研究结果在某种程度上无法得到观测资料的有效验证。

3.1 时间分布特征

赵逸舟等[34]利用CAMP/Tibet的观测资料指出，藏北高原各层土壤湿度日变化不明显，存在一定的空间差异性。Yang等[35]认为高原土壤湿度在日冻融的循环期内日振幅较大，白天土壤湿度高，夜间土壤湿度低。万国宁等[36]利用GAME/Tibet期间观测的高原中部BJ站的土壤湿度资料，发现4cm土壤湿度的日变化显著，20～210cm的日变化微弱，日振幅随着深度的增加逐渐衰减，但210cm又出现增加趋势。杨健等[37]认为纳木错站、珠峰站和藏东南站土壤表层含水量在16时(08时)达到极大(极小)值，10cm以下的土壤含水量基本无变化。张娟等[38]认为玉树地区巴塘高寒草甸土壤湿度分别在18时和10时达到最大和最低值。权晨[39]认为高原腹地三江源区隆宝高寒湿地的土壤含水率较稳定，除表层(5cm)有一定波动之外，其他各层没有明显的日变化。第三次青藏高原大气科学试验的土壤湿度观测数据表明[13-14]，那曲春季10cm以上土壤湿度日变化明显，08～10时最低，19～20时最高；夏季土壤湿度日变化较为平缓，秋季2cm深度土壤湿度日变化明显。韩炳宏等[40]认为青海南部高寒草地的表层0～10cm的土壤含水量波动幅度较大，深层土壤的波动幅度较小。由此可见，不同区域、不同层次的土壤湿度日变化规律不一致，土壤表层日振幅较显著。

在全年变化尺度上，认为藏北高原具有显著月变化，即4月土壤湿度开始急剧增大，7月达到最大，随着高原雨季结束，土壤湿度逐渐减小[34]。高原中部的土壤湿度表现出明显的融冻特征[36]：即全年土壤湿度可划分为积累(3～8月)、衰减(8～12月)、相对稳定(12～3月)三个阶段。巴塘高寒草甸[38]土壤湿度从2月开始上升，至10月达到最大值，而后下降至1月的最小值。李博等[13]、赵平等[14]认为夏秋季节土壤湿度随深度增加而减小，并分别在7月上、中旬和9月出现两个峰值，10月以后进入土壤湿度衰减期。不同层次的土壤含水量均表现出夏秋季节多而冬春少的变化规律[40]。卓嘎等[41]认为土壤湿度呈现“单峰”型变化，在夏半年土壤湿度量值比较大，冬半年量值较小。根据地表水分收支方程可知，降水增多有利于土壤湿度的增加，10月以后，雨季结束，土壤湿度迅速下降，反映了土壤湿度的季节变化以及降水对土壤湿度的影响。杨梅学等[42]通过使用GAME-Tibet资料，分析了藏北高原两个站(D110和安多)土壤湿度在不同时间尺度和空间场上的变化特征，认为冻结过程有利于土壤维持其水分，且土壤湿度在季节转换中具有一定作用[43]。王澄海[44]通过分析藏北高原沱沱河观测站的土壤湿度和降水变化，认为土壤湿度在冻融条件下与高原干湿季转换和湿季降水存在联系。

由于高原地区长序列的土壤湿度资料欠缺，对土壤湿度年际变化及年代际研究相对较少。王静等[45]利用SSM/I反演的高原土壤湿度指出，1988～2008年春季高原大部分地区的土壤湿度变化趋势为正。采用美国气候预测中心逐月土壤湿度资料，也得出了近50年来青藏高原大部土壤湿度呈增加趋势的结论，不同季节土壤湿度的时间演变与年土壤湿度整体变化趋势比较一致，只是土壤湿度极值大小和出现年份存在着差异。夏季土壤湿度增加最为显著，其次是秋季，这可能与近年来青藏高原大部分区域降水量逐渐增加存在着密切关系[41,46]，并且土壤湿度从20世纪60年代至90年代呈略微减少趋势，21世纪00年代开始，土壤湿度呈显著增加趋势(图2)。

3.2 空间分布特征

从青藏高原土壤湿度的空间分布和垂直结构来看，高原土壤湿度在年平均空间分布上存在外围大、中部小的特征，随着夏季的到来，土壤湿度大值区由东南向西北、塔里木盆地向东北扩展[47]。有研究[48]指出，青藏高原土壤湿度呈从东南向西北逐渐减少的分布特征，土壤湿度的地理分布特征较好地反映了每个区域气候带、海拔高度和下垫面植被类型特征。不同层次土壤湿度分布[49]表明，青藏高原土壤湿度垂直层次呈现出浅层和深层低、中间层高的特点，从浅层到深层土壤湿度的变化幅度逐渐减小。纳木错站、珠峰站和藏东南站虽然存在下垫面特征、土壤冻结消融及其物理性质的差异，但是均表现为在某一深度有高含水层，土壤消融(冻结)使土壤湿度迅速增大(减小)[37]。高寒草甸土壤湿度的垂直结构为由上到下依次递减，即随着土壤深度的增加，土壤湿度降低，不同土层的差值依次逐渐减小[38]。高寒湿地土壤湿度在冻结期自上而下逐渐降低，融化期自上而下逐渐增加。随着深度加深，土壤含水率冻结期(融化期)逐渐增加(减少)，且深层比浅层的变化时间明显滞后[39]。孙夏等[50]基于1950～2009年GLDAS Noah2.0逐月平均土壤湿度资料，分析了夏季青藏高原不同层次土壤湿度时空分布变化特征，认为高原中部地区中层、深层土壤湿度均有一个极值中心，高原中东部具有“上湿下干”、中部偏西具有“下湿上干”的垂直分布特征。

此外，多数研究[51-53]利用微波遥感和陆面模式模拟方法，估算了青藏高原区域土壤湿度。Yang等[54]、Qin等[54]等认为使用双通道微波陆面同化系统能较好地反映青藏高原和半干旱地区近地面层土壤湿度区域状况。Su Z等[11]指出卫星资料能较好地反映干旱区和湿润区的土壤湿度变化，但是，在半干旱区与实际情况存在一定偏差。拉巴等[56]、陈涛等[57]应用MODIS卫星遥感产品和那曲地区聂荣县实测土壤湿度资料，建立了藏北地区土壤含水量遥感反演模型，认为基于单窗方法的三次多项式模型能较好地反演研究区的土壤水分(图3)。

综上所述，高湿度区域基本位于青藏高原南部，土壤湿度大值区由东南向西北递减，这可能与高原南部边缘的降水较多有关[9]。夏季风带来丰富的水汽，遇到高原南部的山脉阻挡，暖湿空气抬升、凝结、形成丰富的降水，使得高原南部土壤偏湿。高原土壤湿度的年际变化、趋势变化和垂直结构均具有空间差异性。由于观测资料匮乏，高原不同区域的土壤湿度究竟有何年际变化及长期变化趋势，仍需加强实地野外观测和替代资料的对比分析研究。

4 青藏高原土壤湿度对降水的影响及其响应

众所周知，土壤湿度在气候变化中是仅次于甚至超过海温的具有重要作用的“记忆性”因子[58]，其异常可以持续数周甚至数月，对长期天气预报和短期气候预测有重要的指示意义。Namias[59]最早发现土壤水分的季节性异常对大气环流季节性变化有非常重要的作用。Walker等[60]认为非洲干土壤可使未来气温升高、降水减少，出现沙漠化，湿土壤可使气温降低，降水持续。Yeh等[61]通过数值试验证实了土壤湿度异常能够对未来的气候产生一定的影响，即增加土壤含水量将使降水增加，而使气温降低。Jeremy等[62]认为土壤湿度和降水的互回馈作用对夏季降水、干旱和洪涝的维持都有重大作用。马柱国等[63]分析了不同区域土壤湿度变化趋势和年际变化，指出土壤湿度与降水呈正相关，与气温呈负相关，且不同深度、不同区域存在着显著差异。左志燕等[64]认为ERA-40资料能很好的再现中国东部(100°E以东)春季土壤湿度的时空变化特征，指出春季土壤湿度通过影响东亚夏季风的强度进而对夏季降水产生影响[65]。中国东部和长江中下游地区前期土壤湿度与夏季降水变化存在较好的相关[66]，如果我国西南地区东部土壤出现异常偏干(湿)，则夏季长江流域降水偏多(少)、东南沿海地区降水偏少(多)[67]。土壤湿度的正异常可使后期异常区域内降水加大，地面空气增湿降温，区域土壤湿度异常对短期气候的影响可传播和持续几个月[68-69]。Zhu[70]对我国东北地区夏季降水进行预测时，考虑了欧亚大陆西北部的土壤湿度，表明土壤湿度作为表征下垫面热力异常的陆面参数，具有一定的持续性，对后期降水预测具有重要指示意义。马柱国等[71]归纳了土壤湿度和陆面过程及其与气候变化相互联系的物理机制(图4)，认为土壤湿度能改变地表反照率、土壤热容量、地表蒸发和植被生长状况，最终导致地表能量、水分的再分配，进而影响气候变化。

Chow等[72]使用区域气候模式分析表明，青藏高原春季土壤湿度与夏季高原以及长江流域降水存在明显的相关，认为春季高原土壤湿度的增加不利于当地降水的增多，反而通过土壤的“记忆性”在后期导致同纬度下游长江流域的降水增加。李秀珍等[73]分析表明，春季感热加热异常信号可能通过土壤温度和湿度的“记忆”以及非绝热加热局地环流的正反馈过程得到维持，并影响我国东部夏季的气候。王瑞等[74]指出若春季高原中层土壤偏湿，春末至夏初高原地面蒸发、潜热通量增加，高原表面的加热作用减弱，环流系统的季节性转换偏晚，使我国东部雨带偏北，华北、华南地区多雨，江淮地区降水偏少，这与Chow等[72]的结论恰好相反。沈丹等[75]认为高原湿土壤导致东北、内蒙古东北部以及华东地区降水增多，干土壤导致西北、华北、华中以及西南除四川西部以外的地区降水减少。张雯[76]、李登宣等[77]的研究指出春季、夏初高原的土壤湿度，尤以春季高原东部土壤湿度对夏季中国降水有较明显的影响，得出与王瑞等[74]相似的结论。青藏高原春季土壤湿度与长江中下游的6、7月降水呈负相关，春季土壤湿度通过影响地表温度作用，进而影响到高原热力特征、大气环流和长江中下游的降水[41]。若春季高原土壤湿度偏湿，长江中下游地区初夏降水大范围减小；反之，若春季高原土壤湿度偏干，长江中下游地区降水明显增多[79]。王静[79]利用WRF模式分析了高原春季土壤湿度影响长江流域夏季降水的物理过程，认为初始时刻高原东部土壤偏湿，西部土壤偏干时，长江流域东部降水偏多，西部降水偏少；反之，长江流域降水偏少。

上述研究揭示了青藏高原春季、夏初土壤湿度变化特征对中国东部降水的影响，以及土壤湿度变化对季节降水预测的潜在指示作用。此外，高原土壤湿度还能够通过改变地表潜热、感热通量来影响高原涡强度及其降水，但对高原涡的中心位置和移动路径影响并不显著[80]。

反之，土壤湿度也受到气候变化的深刻影响，并且其变化能直接反映生态环境和气候变化的响应。Manabe等[81]利用GFDL模型发现在大气CO2浓度增加一倍的状况下，美洲和欧亚大陆土壤湿度在夏季明显下降。Zhao等[82]模拟了大气CO2浓度加倍的条件下东亚地区的土壤温度及湿度变化后，认为全球变暖会使得中国夏干、冬湿。Liu等[83]指出由于土壤蒸散在升温条件下的增加，将造成中国峨眉山区径流的减少。杜川利等[84]认为随着近年来气候逐渐变暖，包括中国北方(30°N以北)在内的东亚北部地区，夏季土壤湿度有逐渐减少趋势。在气候变暖的过程中，气温升高将增大地表潜在蒸发量，增多的降水弥补不了损失的水分。土壤湿度与气温普遍存在负相关，土壤湿度与降水之间总体响应不明显[85]。但是，气温迅速升高和降水增加使高原中部、东南部和西部土壤湿度呈现不同的变化，说明降水异常不一定会导致土壤湿度的异常，这在很大程度上取决于降水量的大小[20]。对全球土壤湿度“记忆性”及其气候效应的分析[86]表明，青藏高原除夏季主要受降水影响外，其他季节土壤湿度主要受温度的影响，当年夏秋季降水的增加可能会引起次年春季中深层土壤湿度的增加。高原冻融过程使得青藏高原大部分地区的土壤湿度具有较长的记忆性和时空差异，在降水量相同的情况下，降水强度大，则传递给土壤的湿度异常信号更明显更持久。浅层土壤湿度受降水的影响比深层更为明显，深层土壤湿度对降水的响应在时间上存在滞后效应[87]。Xiao等[88]认为春季风暴降水能引起青藏高原表层土壤湿度异常持续20d左右，次表层异常则大概可以持续2个月，而更深层次土壤湿度异常则可维持数个月甚至更久。

5 结论

青藏高原土壤湿度的时空分布特征以及高原春季地表非绝热变化对降水的反馈作用一直是降水发生机理的研究热点之一，至今在影响机制方面仍没有形成系统、全面的认识。因此，有必要深入开展青藏高原土壤湿度变化规律，及其对高原、下游地区降水的影响和物理机制研究，这对青藏高原及其东部气候预测、影响评估、防灾减灾和经济可持续发展具有重要理论意义和实践价值。

近年来随着观测技术的提高和青藏高原大气科学试验的开展，高原土壤湿度的观测资料在不断完善，这有助于进一步认识土壤湿度分布特征、变化趋势及其影响。但是，目前高原土壤湿度的观测资料仍难以满足气候变化研究的需要[89]，主要是因为：(1)青藏高原土壤湿度的时空变率较大，进行大范围、长时间的观测非常困难，导致在时空尺度上具有连续性的土壤湿度观测资料非常有限。(2)各种替代产品能够较好地反映高原土壤湿度变化的空间分布特征，但在不同时间尺度、不同区域和土壤层次上，与实测资料仍存在不同程度的差异。(3)虽然卫星遥感技术在青藏高原得到了广泛的应用，遥感反演产品与实测资料验证方面存在着一定困难和差距。

鉴于青藏高原土壤湿度在气候预测、气候变化和环境研究中的重要地位，本文认为有关高原土壤湿度研究应着重开展以下几个方面的工作：(1)充分发挥高原地区已建土壤湿度观测站网的作用，加大对各种较长序列资料在多个站点的对比和评估分析，探讨土壤湿度的时空分布特征及其与气候变化相互影响的物理机制；(2)利用遥感监测反演土壤湿度的优势，加强遥感反演产品与实际观测数据的对比，提高反演土壤湿度的精度；(3)进一步开展土壤湿度的异常对高原区域气候影响的数值模拟研究，加强陆面过程中有关参数化、初始化方案的研究和发展，提高区域气候模式对土壤湿度变化趋势和气候变化的预测能力。