基于集合卡尔曼滤波的土壤水分同化试验

集合卡尔曼滤波是由大气数据同化发展的新的顺序同化算法,它利用蒙特卡罗方法计算背景场的误差协方差矩阵,克服了卡尔曼滤波需要线性化的模型算子和观测算子的难点。我们发展了一个基于集合卡尔曼滤波和简单生物圈模型(SiB2,Simple Biosphere Model)的单点陆面数据同化方案。利用1998年7月6日至8月9日青藏高原GAME-Tibet实验区MS3608站点的观测数据进行了同化试验。结果表明,利用集合卡尔曼滤波的数据同化方法可以明显地提高表层、根区、深层土壤水分的估算精度。