同化AMSR2数据提高HYDRUS-1D模型土壤湿度模拟精度

摘要：

同化遥感监测数据提高土壤剖面湿度模拟精度,对区域农业发展等实践与理论领域具有重要意义.该文结合了集合卡尔曼滤波(ensemble Kalman filter,EnKF)方法与HYDRUS-1D模型,同化降尺度后的AMSR2(advanced microwave scanning radiometer 2)微波土壤湿度数据,开展榆社、荫城2个实验站点的土壤剖面湿度模拟.结果表明:在2个实验站点,与直接使用 HYDRUS-1D模型相比,同化具有一定误差的AMSR2土壤湿度数据对不同深度土壤湿度的模拟精度提高都发挥了作用,尤其是对于同化前模拟方案 S1(4 月 1 日站点实测含水量)与 S4(4 月 1 日遥感含水量),由于HYDRUS-1D 模拟时输入了较少数量的土壤湿度数据,数据同化效果与土壤湿度模拟精度提高更为显著;同化前后不同深度的土壤湿度精度对比结果表明,同化效果随深度增加而逐渐减弱.

关键词：土壤、湿度、遥感、AMSR2、集合卡尔曼滤波、HYDRUS-1D模型、数据同化

所属期刊栏目：35

分类号：S161.4(农业气象学)

资助基金：国家自然科学基金项目41571418、41871028;江苏省"青蓝工程"项目

在线出版日期：2019-11-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：79-86