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多源遥感数据与水文过程模型的土壤水分同化方法研究.pdf
第33卷第6期 红外与毫米波学报 V01．33，No．6 2014年12月 J．InfraredMillim．Wayes December，2014 文章编号：1001—9014(2014)06—0602—06 多源遥感数据与水文过程模型的土壤 水分同化方法研究 余凡1， 李海涛1， 张承明2， 文雄飞3， 顾海燕1， 韩颜顺1， 鲁学军4 (1．中国测绘科学研究院，北京100830； 2．山东农业大学信息学院，山东泰安271000； 3．长江科学院，湖北武汉430015； 4．中国科学院地理科学与资源研究所，北京 100101) 摘要：提出一种基于集合卡尔曼滤波的一维数据同化系统，对不同深度土壤层的水分含量进行同化，该系统的模型 算子为分布式水文模型，观测算子是积分方程模型和条件温度指数模型．于2008年6月1日至7月2日在黑河流 域进行了同化实验，结果表明，集合卡尔曼滤波能较好地处理强非线性问题，与单独DHSVM模型模拟土壤水分含 量相比，同化的表层和根层土壤水分含量精度有明显提高，其中盈科站表层的均方根误差和平均误差分别减小了 0．021 7和0．0329，根层的均方根误差和平均误差分别减小了0．0193和0．025；临泽站的精度也有明显提高，表明 多源遥感数据的同化在地表土壤水分含量的估计中具有较大的潜力． 关键词：同化；集合卡尔曼滤波；分布式水文模型；土壤水分含量；多源遥感 中图分类号：P237 文献标识码：A basedonmulti-source Dataassimilationonsoilmoisturecontent remote and model sensinghydrologic YU ZHANG WEN GUHai—Yanl Fanl，LIHai—Ta01， Cheng—Min92，Xiong—Fei3， HANYan．Shunl．LU Xue．Jun4 (1．Chineseof 100830，China； AcademySurveyingMapping，Beijing 2．ShandongAgriculturalUniversity，Taian271000，China； RiverScientificResearch 3．Changjiang Institute．Wuhan430015，China； 4．Instituteof ScienceandResources Geographic Research，Beijing100101，China) basedontheensemble aone—dimensionalsoilmoisturecontentdataassimilation Abstract：Tllis
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