考虑次网格变异性和土壤冻融过程的土壤湿度同化方案

摘要：

集合Kalman滤波以其简单有效的特点在陆面数据同化中广泛应用,通常作为预报模型的陆面过程模式往往要考虑模式次网格变异性和土壤冻融过程,若对此不加考虑而直接对土壤湿度进行同化可能会使得同化结果发生偏差.将双集合:Kalman滤波应用于土壤湿度的同化,基于NCAR/CLM陆面过程模式建立了一个考虑次网格变异性和土壤冻融过程的土壤湿度同化方案:在同一个时间步内用状态滤波对模式网格内某片上液态水分含量进行优化,用参数滤波对该片上的固态水分含量和其他片上的液态/固态水分含量进行优化,由此考虑模式次网格变异性和土壤冻融过程的影响,从而实现对整个模式网格上土壤湿度的同化.初步的同化试验表明:其同化效果在有、无土壤冻融阶段都优于一般的不考虑次网格变异性和土壤冻融变化的同化方案;该同化方案不仅能够提高那些有直接观测信息的土壤层的土壤湿度模拟精度,还能在一定程度上改善那些没有任何观测信息的土壤层的模拟效果;另外,土壤湿度同化结果的改善还能在一定程度上提高陆面模式对于土壤温度的模拟精度.

关键词：双集合Kalman滤波、NCAR/CLM、土壤湿度同化方案、次网格变异性、土壤冻融

所属期刊栏目：38

分类号：S1(农业基础科学)

资助基金：国家自然科学基金40705035;国家重点基础研究发展规划973计划2005CB321703;中国科学院知识创新工程重要方向项目KZCX2-YW-126-2;KZCX2-YW-217;国家高技术研究发展计划863计划2007AA12Z144

在线出版日期：2009-04-24（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：741-749