同化遥感监测数据提高土壤剖面湿度模拟精度,对区域农业发展等实践与理论领域具有重要意义.该文结合了集合卡尔曼滤波(ensemble Kalman filter,EnKF)方法与HYDRUS-1D模型,同化降尺度后的AMSR2(advanced microwave scanning radiometer 2)微波土壤湿度数据,开展榆社、荫城2个实验站点的土壤剖面湿度模拟.结果表明:在2个实验站点,与直接使用 HYDRUS-1D模型相比,同化具有一定误差的AMSR2土壤湿度数据对不同深度土壤湿度的模拟精度提高都发挥了作用,尤其是对于同化前模拟方案 S1(4 月 1 日站点实测含水量)与 S4(4 月 1 日遥感含水量),由于HYDRUS-1D 模拟时输入了较少数量的土壤湿度数据,数据同化效果与土壤湿度模拟精度提高更为显著;同化前后不同深度的土壤湿度精度对比结果表明,同化效果随深度增加而逐渐减弱.
土壤 湿度 遥感 AMSR2 集合卡尔曼滤波 HYDRUS-1D模型 数据同化