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为对农业干旱预测方法和提高SMOS的反演精度参考,介于Mironov介电常数与土壤水分的变异趋势呈相似规律,尝试利用区域性实测数据非线性拟合二者的量化关系,进而由SMOS L2介电常数直接反求土壤水分、快速改善其反演精度。结果表明:在不考虑空间异质性的情况下,该方法将绝对误差由0.095~0.112降低至0.071~0.072。说明,以真实观测作为先验辅助信息,采用优化参数的方式能够有效提升SMOS对土壤水分的整体反演精度。