【摘 要】
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土壤水分是地表水和能量平衡中的重要变量.土壤水分可以通过实地测量、水文模型模拟和遥感观测来获取.许多研究表明目前最有潜力的土壤水分监测方法是将遥感观测数据和水文过程模型进行数据同化.许多研究使用了被动微波遥感数据开展土壤水分同化研究,其空间分辨率较低,很少有研究利用主动微波遥感观测进行土壤水分的同化研究.本研究基于分布式水文过程模型和主动微波遥感观测(ASAR)并结合EnKF同化方法,发展了一个土
【机 构】
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北京应用气象研究所,北京100029 中国科学院研究生院,北京100049
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土壤水分是地表水和能量平衡中的重要变量.土壤水分可以通过实地测量、水文模型模拟和遥感观测来获取.许多研究表明目前最有潜力的土壤水分监测方法是将遥感观测数据和水文过程模型进行数据同化.许多研究使用了被动微波遥感数据开展土壤水分同化研究,其空间分辨率较低,很少有研究利用主动微波遥感观测进行土壤水分的同化研究.本研究基于分布式水文过程模型和主动微波遥感观测(ASAR)并结合EnKF同化方法,发展了一个土壤水分的同化方案,并在黑河流域两种不同植被覆盖的情况下进行了实验.本文发展的同化系统基于EnKF、前向的辐射传输模型(半经验散射模型)和分布式水文土壤植被模型(DHSVM).半经验散射模型被用来去除地表粗糙度和植被覆盖对后向散射系数的影响.采用TDR仪器对土壤水分进行实地观测,并利用实测数据对同化方法进行检验.结果表明在同化ASAR的观测数据后,模型模拟的土壤水分明显被改进,同化方案合理,效果比较理想,获取的土壤水分空间分辨率较高.
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