基于CCI资料与EnKF方法的单点土壤湿度同化

• 作者: 吴凯 舒红
• 来源期刊: 水资源与水工程学报
• 关键词: 土壤湿度 数据同化 CDF匹配 集合卡尔曼滤波 CCI土壤湿度产品
• 年，卷（期）: 2017,（1）
• 所属期刊栏目: 农业水土工程
• 页码范围: 236-243
• 页数: 8页
• 分类号: TV93|P237
• 语种: 中文
• DOI: 10.11705/j.issn.1672-643X.2017.01.42

摘要

土壤湿度作为天气、农林业、水循环研究中重要的地球物理参数,对气候变化有重要影响.陆面数据同化发展较晚,研究集中在同化土壤/积雪的常规观测与遥感观测来提高土壤湿度廓线/雪水当量的估计精度.卫星遥感资料的同化是一个研究热点,同化遥感数据对提高土壤湿度估计精度有积极的作用.基于CLM4.0(Common Land Model 4.0)陆面过程模式,采用集合卡尔曼滤波(EnKF)同化方法,在美国内布拉斯加州地区的Clay Center、Red Cloud及Grand Island观测站点进行了3个单点同化实验,同化的观测数据是由CDF(Cumulative Distribution Function)技术匹配调整后的卫星遥感资料——CCI(Climate Change Initiative)数据,同化分析实验时间为2008年5月1日至2008年10月31日,利用站点实测数据对0 ～ 2cm土壤湿度的同化结果与间接受其同化影响10cm处的土壤湿度估计值进行了验证.结果表明:通过单点同化卫星遥感资料的方法可以提高表层土壤湿度的估计精度,并且受其同化影响,靠近同化层的土壤,其土壤湿度的估计精度也得到提高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	舒红	武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室	58	525	12.0	20.0
2	吴凯	武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室	13	22	3.0	4.0