基于约束性分析的数据与作物模型同化方法.pdfVIP

第 卷 第 期 应 用 气 象 学 报 ， ２４ ３ Ｖｏｌ．２４ Ｎｏ．３ 年 月 　　　　　　 　 　 　 　　　　 ２０１３ ６ ＪＯＵＲＮＡＬＯＦＡＰＰＬＩＥＤＭＥＴＥＯＲＯＬＯＧＩＣＡＬＳＣＩＥＮＣＥ Ｊｕｎｅ２０１３ 　 　 孙琳丽，马玉平，景元书，等 基于约束性分析的数据与作物模型同化方法 应用气象学报， ， （）： ． ． ２０１３２４３ ２８７２９６． 基于约束性分析的数据与作物模型同化方法 ）） ） ） ） ） ） １２ １ ３ １ ２ ４ 孙琳丽 马玉平 景元书 俄有浩 邹艳东 邢开瑜 　 　 　 　 　 １） ２） （中国气象科学研究院，北京 １０００８１） （内蒙古自治区通辽市气象局，通辽 ０２８０００） 　 ３） ４） （南京信息工程大学，南京 ２１００４４） （四川省气候中心，成都 ６１００７２） 　 摘 要 　　 同化观测数据可为作物生长模型的区域应用提供支持。该文定义了观测数据对模型参数的约束性，研究发现 华北夏玉米观测数据对 ＷＯＦＯＳＴ模型的可约束参数主要包括初始总干物重、不同发育阶段的比叶面积、初始最大 ＣＯ２ 同化速率、叶片衰老系数、初始土壤有效水、最大根深日增量以及初始根深的初始土壤水分含量等。建立了基 于参数约束性分析的观测数据与作物生长模型同化方法和流程，利用优化算法进行作物生长模型所有参数和变量 初值的敏感性分析，遴选出各状态变量的敏感参数；根据拟合度与优化结果之间关系进行敏感参数的约束性分析， 获得不同变量的可约束参数；组合优化可约束参数得到各参数最优值，由此实现了观测数据与作物生长模型的同 化。约束性体现了观测数据对模型参数或变量初值的控制能力，可约束参数作为待优化参数使数据模型同化获得 了最优结果。 关键词：约束性分析；同化；作物生长模型；观测数据 拟领域，它通过物理模型与观测数据的结合提高研 引 言 究系统状态的模拟和预报能力［１２１４］。后来，有研究 　 者根据同化的思路将地面或遥感等多种观测数据引 作物生长模型从机理上解释了作物生长发育及 入作物生长模型，重新参数化或初始化以优化模型， 产量形成过程与外部环境的动态关系，从而克服了 在一定程度上提高了模型的模拟精度和区域应用能 传统作物 天气统计模型的黑箱缺点，因此在田间生 力［１５２０］。这些研究