本文主要目的是探讨不同模式误差方案在土壤湿度同化中的性能.基于集合Kalman滤波同化方法和AVIM(Atmosphere-Vegetation Interaction Model)陆面模式,利用理想试验对膨胀因子方案(Covariance Inflation,简称CD、直接随机扰动方案(Direct Random Disturbance,简称DRD)、误差源扰动方案(Source Random Disturbance,简称SRD)等3种模式误差方案的同化效果进行了比较,讨论了各方案在不同观测误差、观测层数、观测间隔情况下的同化性能.试验结果表明在观测误差估计完全准确的情况下,3种方案都能获得较好的同化效果,并且SRD方案相对于真值的均方根误差最小.当观测误差估计不准确时,SRD方案的同化效果仍能基本得以保持,而CI和DRD方案则对观测误差估计更为敏感,同化效果下降明显.当同化多层观测时,CI和DRD方案由于难以保持不同层观测之间的匹配关系,同化结果反而变差,而SRD方案能有效协调同化多层观测,增加观测层后同化结果有了进一步的改善.当观测时间间隔较大时,CI和DRD方案的同化效果显著下降;而SRD方案由于包含了一定的误差订正功能,在观测稀疏时仍能保持较好的同化效果.