基于双EnKF的土壤水分与土壤属性参数同时估计
【图文】：
图２优化参数的ＮＥＲＦｉｇ．２ＮＥＲｓｏｆｎｉｎｅｐａｒａｍｅｔｅｒｓｏｐｔｉｍｉｚｅｄｂｙＤＥｎＫＦ图３不同方法估计的表层土壤水分时间变化Ｆｉｇ．３ＴｈｅｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓｏｆｄａｉｌｙａｖｅｒａｇｅｏｆｓｕｒｆａｃｅｓｏｉｌｍｏｉｓｔｕｒｅｅｓｔｉｍａｔｅｄｂｙＳＩＭ，ＥｎＫＦａｎｄＤＥｎＫＦ表１ＳＩＭ，ＥｎＫＦ和ＤＥｎＫＦ估计的土壤水分的ＲＭＳＥＴａｂｌｅ１ＲＭＳＥｓｏｆｓｏｉｌｍｏｉｓｔｕｒｅｅｓｔｉｍａｔｅｄｂｙＰｕｒｅ－ＳＩＭ，ＥｎＫＦａｎｄＤｕａｌ－ＥｎＫＦ研究方法表层／（ｍ３·ｍ－３）２４ｈ７２ｈ２４０ｈ根区／（ｍ３·ｍ－３）２４ｈ７２ｈ２４０ｈ深层／（ｍ３·ｍ－３）２４ｈ７２ｈ２４０ｈＳＩＭ０．１３０．１３０．１３０．１１０．１１０．１１０．０９０．０９０．０９ＥｎＫＦ０．０５０．０６０．０８０．０４０．０５０．０７０．０１０．０１０．０３ＤＥｎＫＦ０．０４０．０５０．０５０．０４０．０３０．０４０．０６０．０５０．０２５结语本文发展了基于双通方法的土壤水分同化方案，将双ＥｎＫＦ与陆面过程模型ＳｉＢ２相结合，利用观测的表层土壤体积含水量同时估计参数与状态变量。通过数值实验，一方面对比验证了双ＥｎＫＦ的优越性，另一方面分析了观测频率对ＥｎＫＦ和双ＥｎＫＦ性能的影响。首先，双ＥｎＫＦ不仅可以同时优化表层的参数和状态变量，次表层没有可用观测信息的那些参数和状态变量也可得以优化。由于优化了参数，双ＥｎＫＦ对表层和根区土壤水分的估计优于ＥｎＫＦ。其次，在土壤水分估计方面，双ＥｎＫＦ受观测频率的影
图２优化参数的ＮＥＲＦｉｇ．２ＮＥＲｓｏｆｎｉｎｅｐａｒａｍｅｔｅｒｓｏｐｔｉｍｉｚｅｄｂｙＤＥｎＫＦ图３不同方法估计的表层土壤水分时间变化Ｆｉｇ．３ＴｈｅｔｉｍｅｓｅｒｉｅｓｏｆｄａｉｌｙａｖｅｒａｇｅｏｆｓｕｒｆａｃｅｓｏｉｌｍｏｉｓｔｕｒｅｅｓｔｉｍａｔｅｄｂｙＳＩＭ，ＥｎＫＦａｎｄＤＥｎＫＦ表１ＳＩＭ，ＥｎＫＦ和ＤＥｎＫＦ估计的土壤水分的ＲＭＳＥＴａｂｌｅ１ＲＭＳＥｓｏｆｓｏｉｌｍｏｉｓｔｕｒｅｅｓｔｉｍａｔｅｄｂｙＰｕｒｅ－ＳＩＭ，ＥｎＫＦａｎｄＤｕａｌ－ＥｎＫＦ研究方法表层／（ｍ３·ｍ－３）２４ｈ７２ｈ２４０ｈ根区／（ｍ３·ｍ－３）２４ｈ７２ｈ２４０ｈ深层／（ｍ３·ｍ－３）２４ｈ７２ｈ２４０ｈＳＩＭ０．１３０．１３０．１３０．１１０．１１０．１１０．０９０．０９０．０９ＥｎＫＦ０．０５０．０６０．０８０．０４０．０５０．０７０．０１０．０１０．０３ＤＥｎＫＦ０．０４０．０５０．０５０．０４０．０３０．０４０．０６０．０５０．０２５结语本文发展了基于双通方法的土壤水分同化方案，将双ＥｎＫＦ与陆面过程模型ＳｉＢ２相结合，利用观测的表层土壤体积含水量同时估计参数与状态变量。通过数值实验，一方面对比验证了双ＥｎＫＦ的优越性，另一方面分析了观测频率对ＥｎＫＦ和双ＥｎＫＦ性能的影响。首先，，双ＥｎＫＦ不仅可以同时优化表层的参数和状态变量，次表层没有可用观测信息的那些参数和状态变量也可得以优化。由于优化了参数，双ＥｎＫＦ对表层和根区土壤水分的估计优于ＥｎＫＦ。其次，在土壤水分估计方面，双ＥｎＫＦ受观测频率的影
【作者单位】： 中国矿业大学环境与测绘学院;中国科学院寒区旱区环境与工程研究所甘肃省遥感重点实验室;
【基金】：国家自然科学基金项目(41101387,91325106) 中国科学院“百人计划”项目(29Y127D01)资助
【分类号】：S151.9
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