集合Kalman滤波在土壤湿度同化中的应用

被引：19

作者：

张生雷 ^{[1
,2
]}

谢正辉 ^{[1
]}

师春香 ^{[1
]}

陈锋 ^{[1
]}

机构：

[1] 中国科学院大气物理研究所国际气候与环境中心

[2] 中国科学院研究生院

来源：

大气科学 | 2008年 / 06期

关键词：

陆面数据同化; 土壤湿度; 集合卡尔曼滤波; 扩展卡尔曼滤波; VIC模型;

D O I：

暂无

中图分类号：

S152 [土壤物理学];

学科分类号：

0903 ; 090301 ;

摘要：

基于非饱和土壤水模型和集合卡尔曼滤波(Ensemble Kalman Filter,简称EnKF)并结合陆面水文模型——可变下渗能力模型(Variable Infiltration Capacity,简称VIC模型)发展了一个土壤湿度同化方案。利用1998年6～8月淮河流域能量和水循环试验(HUBEX)项目外场观测试验区——史灌河流域梅山站土壤湿度逐日观测资料及1986～1993年合肥和南阳两站点的土壤湿度旬观测资料进行同化试验,结果表明该同化方案能完整估计土壤湿度廓线,同化的土壤湿度与观测资料基本吻合,反映了土壤湿度的日、旬、月、季变化,同化方案是合理的。与基于扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,简称EKF)的土壤湿度同化方案的结果比较,基于EnKF的土壤湿度同化方案易于实现,且通过选择恰当的集合样本数其同化效果总体上略优于EKF同化方案,但前者同化时需要花费较多的计算时间。

引用

页码：1419 / 1430

页数：12

共 21 条

[1] 两种四维奇异值分解同化方法的比较及误差分析 [J].