【摘 要】
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基于非饱和土壤水模型和集合卡尔曼滤波(Ensemble Kalman Filter,简称EnKF)并结合陆面水文模型——可变下渗能力模型(Variable Infiltration Capacity,简称VIC模型)发展了一
【机 构】
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中国科学院大气物理研究所国际气候与环境中心,中国科学院研究生院
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基于非饱和土壤水模型和集合卡尔曼滤波(Ensemble Kalman Filter,简称EnKF)并结合陆面水文模型——可变下渗能力模型(Variable Infiltration Capacity,简称VIC模型)发展了一个土壤湿度同化方案。利用1998年6~8月淮河流域能量和水循环试验(HUBEX)项目外场观测试验区——史灌河流域梅山站土壤湿度逐日观测资料及1986~1993年合肥和南阳两站点的土壤湿度旬观测资料进行同化试验,结果表明该同化方案能完整估计土壤湿度廓线,同化的土壤湿度与观测资料基本吻合,反映了土壤湿度的日、旬、月、季变化,同化方案是合理的。与基于扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter,简称EKF)的土壤湿度同化方案的结果比较,基于EnKF的土壤湿度同化方案易于实现,且通过选择恰当的集合样本数其同化效果总体上略优于EKF同化方案,但前者同化时需要花费较多的计算时间。
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