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土壤湿度的变化影响陆面和大气之间的水分和能量的平衡，从而对气候、区域环境产生重要影响，并受到大气科学、土壤学、农业工程、环境工程和地下水动力学等领域的高度重视。发展结合多种观测资料和陆面过程模式估计陆面变量以提供合适精度和分辨率时空分布的陆面数据同化方法，对于理解陆气相互作用机理和改进气候模拟和预测具有重要意义。本论文基于非饱和土壤水模型和扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter，简称EKF)以及集合卡尔曼滤波(EnsembleKalman Filter，简称EnKF)并结合陆面水文模型，发展了高垂直分辨率的土壤湿度同化方案，利用气象强迫驱动陆面过程模型VIC计算地表入渗条件而进行的站点资料同化的试验表明：同化的土壤湿度分布与观测资料基本吻合，反映了站点土壤湿度的日、甸、月、季变化，表明该方案是合理的；利用陆面过程模式CLM作为预报模式和扩展卡曼滤波，构建了一个同化土壤湿度观测资料的土壤湿度同化方案。其主要结果如下：
(1)基于高垂直分辨率的非饱和土壤水模型和扩展卡尔曼滤波(EKF)并结合陆面过程模型VIC发展了土壤湿度同化方案。通过建立对陆面数据同化所需要的土壤湿度预报模型并对其进行线性化，并将扩展卡尔曼滤波与该预报模型耦合，建立用陆面水文模型计算入渗作为输入的垂直高分辨率同化模型；利用理想数据做了一系列数值试验来考察该方案反演土壤湿度廓线的能力，理想试验结果表明：用于土壤水模型的扩展卡尔曼滤波方案能完整反应土壤湿度廓线，对土壤湿度的估计有较大改善，并且其观测深度、观测层数和观测资料引入频率对同化结果有一定影响，加大观测频率，可以进一步改善同化效果；利用气象强迫驱动陆面模型VIC算出地表入渗条件而进行的同化站点资料的试验结果表明：同化的土壤湿度分布与观测资料基本吻合，反映了站点土壤湿度的月、季变化，表明该方案是合理的。
(2)基于高垂直分辨率的非饱和土壤水模型和集合卡尔曼滤波(EnsembleKalman Filter，简称EnKF)并结合陆面水文模型VIC发展了土壤湿度同化方案。利用1998年6月到1998年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年至1993年合肥和南阳两站点的土壤湿度旬观测资料进行了同化试验，并与基于扩展卡尔曼滤波同化方案的同化结果进行比较，结果表明：该同化方案能完整估计土壤湿度廓线，提高土壤湿度估计精度，同化的土壤湿度与观测资料吻合，反映了土壤湿度的日、旬、月、季变化，表明同化方案是合理的，与基于扩展卡尔曼滤波的同化方案的模拟结果进行比较表明基于EnKF的土壤湿度同化方案易于实现，其同化效果总体上优于EKF同化方案，但前者同化时需要花费较多的计算时间。
(3)在考虑观测资料的陆面次网格非均匀性条件下实现陆面过程模型CLM和扩展Kalman滤波(EKF)耦合，发展了基于通用陆面模式CLM和扩展卡曼滤波算法同化站点土壤湿度观测资料的土壤湿度同化方案。利用站点土壤湿度观测资料进行同化试验并与不考虑观测资料的陆面次网格非均匀性方案的同化结果比较表明：考虑观测资料的陆面次网格非均匀性的同化方案同化的土壤湿度分布要比不考虑观测资料的陆面次网格非均匀性的方案所同化的土壤湿度分布要好，且与观测资料基本吻合，反映了站点土壤湿度的日变化，同化方案是合理的。