基于双EnKF的土壤水分与土壤属性参数同时估计

编号 zgly0001592409

文献类型 期刊论文

文献题名 基于双EnKF的土壤水分与土壤属性参数同时估计

作者 褚楠  黄春林  杜培军 

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 

母体文献 遥感技术与应用 

年卷期 2016年02期

年份 2016 

分类号 S151.9 

关键词 土壤水分  数据同化  双集合Kalman滤波  土壤属性参数  参数优化 

文摘内容 为提高土壤水分数据同化结果的精度,将基于双集合卡尔曼滤波(Dual Ensemble Kalman Filter,DEnKF)的状态-参数估计方案与简单生物圈模型(simple biosphere model 2,SiB2)相结合,同时更新土壤水分和优化模型参数(土壤属性参数)。选用2008年6月1日~10月29日黑河上游阿柔冻融观测站为参考站,开展了同化表层土壤水分观测数据的实验。研究结果表明:DEnKF可同时优化土壤属性参数和改进土壤水分估计,该方法对表层土壤水分估计的精度0.04高于EnKF算法的精度0.05。当观测数据稀少时,DEnKF算法仍然可以得到较高精度的土壤水分估计,3层土壤水分的估计精度在0.02~0.05之间。