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遥感数据同化是随着地球系统科学遥感观测的出现和发展而产生的一个新的前沿研究领域。有效地利用遥感观测数据的重要技术之一是遥感数据同化,遥感数据同化技术的核心内容是选择建立动力模型,并且在动力模型框架内,在遥感观测数据和模型模拟仿真数据误差估计的基础上,通过数据同化算法将遥感观测数据融入到动力模型预测与参数估计中,从而达到校正动力模型模拟预测轨迹的目标,生成具有时间、空间一致性的时间序列产品。遥感数据的加入可以帮助改善地表、大气和海洋变化的分析和预测精度,新研发的传感器可以源源不断地为数据同化提供更多的定量产品。
论文以国家发改委“十二五”建设的国家航空遥感系统项目任务为依托,针对航空遥感系统10种传感器设计开发数据同化系统。在动力模型选择方面,根据国际陆面模型比较评价项目(PILPS)的比较评比结果表明华盛顿大学的VIC水文动力模型表现突出,因此选用VIC水文动力模型作为同化系统开发的框架模型;参照NASA的GLDAS系统和ESA的ELDAS系统,概括出以陆面过程模型为驱动的基础参量、观测参量和同化算法四个基本要素构成的框架体系(本论文中的陆面过程模型采用的是VIC水文动力模型),以及以三维变分算法(3DVAR),四维变分算法(4DVAR)等数学方法和集合卡尔曼滤波算法(EnKF)等智能方法,和贝叶斯网络、粒子滤波为前沿探索为主流的同化算法发展进步路径,并且以此,作为完成《航空遥感数据同化算法集成计算与可视化系统》论文的基本思考和开发技术路线。
根据项目任务要求和前期调研,论文选定三种同化算法作为开发重点:三维变分算法(3DVAR)、四维变分算法(4DVAR)、集合卡尔曼滤波算法(EnKF)。首先将算法与陆面过程模型和涉及基础参量物理意义密切结合,经过算法原理分析,提炼概括出开发技术路线,制定出自主开发方案,历经两年,(1)完成算法的C++程序开发;(2)完成3种算法的实验,与VIC水文动力模型的数据接口和组合优化;(3)开发了数据同化系统平台,并且将算法集成到系统平台中。算法开发阶段成果“航空遥感数据同化算法集成计算与可视化”发表在“计算机工程与应用,2012年第48卷第7期”,《数据同化算法与系统平台[DASv1.0]》获国家版权局计算机软件著作权登记证书[2012SR018921]。