集合Kalman滤波在土壤湿度同化中的应用

• 作者: 师春香 张生雷 谢正辉 陈锋
• 来源期刊: 大气科学
• 学科: 地球科学
• 关键词: 陆面数据同化 土壤湿度 集合卡尔曼滤波 扩展卡尔曼滤波 VIC模型
• 年，卷（期）: 2008,（6）
• 页码范围: 1419-1430
• 页数: 12页
• 分类号: P468
• 字数: 8885字
• 语种: 中文

摘要

基于非饱和土壤水模型和集合卡尔曼滤波 (Ensemble Kalman Filter, 简称EnKF) 并结合陆面水文模型--可变下渗能力模型 (Variable Infiltration Capacity, 简称VIC模型) 发展了一个土壤湿度同化方案.利用1998年6～8月淮河流域能量和水循环试验 (HUBEX) 项目外场观测试验区--史灌河流域梅山站土壤湿度逐日观测资料及1986～1993年合肥和南阳两站点的土壤湿度旬观测资料进行同化试验, 结果表明该同化方案能完整估计土壤湿度廓线, 同化的土壤湿度与观测资料基本吻合, 反映了土壤湿度的日、旬、月、季变化, 同化方案是合理的.与基于扩展卡尔曼滤波 (Extended Kalman Filter, 简称EKF) 的土壤湿度同化方案的结果比较, 基于EnKF的土壤湿度同化方案易于实现, 且通过选择恰当的集合样本数其同化效果总体上略优于EKF同化方案, 但前者同化时需要花费较多的计算时间.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	陈锋	中国科学院大气物理研究所国际气候与环境中心	95	1887	22.0	41.0
2	谢正辉	中国科学院大气物理研究所国际气候与环境中心	48	982	17.0	30.0
3	张生雷	中国科学院大气物理研究所国际气候与环境中心	4	84	3.0	4.0
7	师春香	中国科学院大气物理研究所国际气候与环境中心	3	108	3.0	3.0