进入21世纪,随着卫星遥感技术的发展,相关学科领域已获得了大量的卫星遥感地表变量数据,然而目前这些数据的利用率还比较低。与此同时,黄河源区生态环境和水资源状况的进一步恶化不仅影响到当地的经济发展和人民的生存环境,而且对该区域天气、气候甚至全球气候变化都有重要的影响。基于以上两个背景情况,本文利用WRF-Noah模式结合卫星遥感地表变量对黄河源区进行了较详细的陆-气相互作用数值模拟研究,并对数据同化方法也进行了相关研究。主要研究内容和结论如下:　　 第一,利用WRY模式通过两组数值模拟试验探讨了地表反照率改变在黄河源区不同下垫面情况下潜热、感热的分配关系,详细分析了地表反照率改变对降水强度变化的影响机制,最后应用MODIS地表反照率产品替代了模式原有的较低时空分辨率的地表反照率数据。研究结果表明地表反照率的改变对降水量变化影响最大的区域位于黄河源区下游的草场区域,其次是黄河源头区域,最小的是黄河源区北部的稀疏植被区域。地表反照率通过对大气动力、热力以及水汽条件的影响,使得降水环境发生改变,主要体现在:当地表反照率减少时,地表气压的减少使得大气低层的辐合气流增强,有利于上升运动的发生；2m高度气温的升高增强了大气近地层的热力不稳定度；2m高度比湿的增加表明近地层空气水汽含量增加。与实测降水对比分析发现,应用MODIS地表反照率产品后在月尺度上能够更准确地模拟降水量的变化过程。　　 第二,黄河源区植被覆盖呈现明显的非均匀分布特征,且近20年来黄河源区植被覆盖退化严重。本文利用MODIS光谱仪获得的NDVI数据计算出2005年7月份该区域的植被覆盖度分布,接着选取一个晴天个例和一个雨天个例进行了数值模拟对比分析。研究结果表明,在这两个个例试验中,随着植被覆盖度增加,模拟的感热通量减少,而潜热通量增加。这种因植被覆盖度变化引起的感热、潜热变化在晴天时比雨天时更为明显。晴天时,植被覆盖度大值区存在辐散气流,但大值区外围且植被覆盖度梯度最大的区域有利于对流的发生；雨天时,植被覆盖度大值区可以出现辐合中心,有利于增强对流强度。晴天和雨天个例中边界层发展的差异也进一步说明植被覆盖在晴天相比雨天有更大的作用。另外,雨天时,植被覆盖度的增加可使得大气中的水汽含量增加,进而转换得到的云水粒子含量也相应增加,同时,低云量增加,云底高度降低,暖雨过程作用增强。最后,使用新的植被覆盖度资料替代模式原本的植被覆盖度资料,在晴天个例中,WRF模式模拟第6小时(世界时)的2m高度温度和相对湿度均方根误差分别减少0.3K和3％,雨天个例也有相似效果。　　 第三,卫星微波遥感亮度温度对地表层土壤湿度有较强的敏感性,利用卫星亮度温度资料改善模式土壤湿度模拟具有重要的意义。本文以颜锋华等微波遥感极化指数与土壤湿度反演的理论为基础,利用AMSR-E亮度温度资料估算了青藏高原中东部区域的土壤湿度值。与玛曲站、唐古拉站的实测数据以及NCEP再分析数据的土壤湿度数值相比本文方法获得的AMSR-E土壤湿度数值要小,但相比NCEP资料能够较好的体现土壤湿度随降水事件等影响的变化。接着本文使用牛顿松弛逼近法和直接替代法分别将估算的土壤湿度数据应用到WRF-Noah陆面模式中。结果表明:模拟的土壤湿度在使用牛顿松弛逼近法时比没有同化或采用直接替代法的效果要好。在区域尺度上,通过对牛顿松弛逼近法中质量因子的详细控制,采用该同化方法后对沙漠地区土壤湿度的模拟改善最为明显,其次是草地以及灌木丛与草地混合区；在时间尺度上,采用牛顿松弛逼近同化方法后在玛曲站与唐古拉站模拟值与实测值的均方根误差分别减少了0.03和0.07m3/m3,改善了土壤湿度模拟值随时间的变化趋势。　　 第四,为了进一步改善Noah陆面模式对土壤湿度的模拟性能,本文设计了一个基于集合卡尔曼滤波和单点Noah陆面模型的同化方案,主要讨论了同化(卫星遥感)表层土壤湿度对土壤温湿廓线模拟的影响。模拟过程中考虑了初始场误差、气象强迫场误差和模式参数误差的影响。结果表明:与气象强迫场误差相比,模式参数化误差及物理过程方案的不准确性是造成土壤湿度模拟存在较大误差的主要因为；模式参数误差大小的确定对土壤湿度同化的性能有很大的影响；同化高时间分辨率的遥感表层土壤湿度资料有利于改善同化效果。　　 第五,模式和观测误差方差的准确估算是影响集合卡尔曼滤波效果的主要因素,在以往的研究中为了简单化处理,常将它们取为统计的或经验的常数值。Reichle等在2008年提出了一种新的自适应集合卡尔曼滤波算法,通过逐步修正能够使得粗糙的初始模式误差方差和观测误差方差值趋向真实的常数的模式误差方差和观测误差方差值。本文对该算法进行了修改,并将其应用到Noah陆面模式同化表层土壤湿度的试验中,结果表明:当β参数取值为1.02时,数据同化效果最好；将Reichle方法应用到真实模式误差方差和观测误差方差缓慢变化的情况下也可以取得较好的模拟效果；通过迭代求解初始时刻模式误差方差和观测误差方差,改进了Reichle算法的收敛速度,这对业务应用有很大的帮助。　　 在论文的最后部分,我们评述了本研究的创新点和尚存在的不足,并由此提出了今后工作的主要目标。