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题名基于集合卡尔曼平滑算法的土壤水分同化
被引量：5
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作者
褚楠
黄春林
杜培军
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机构
中国矿业大学环境与测绘学院
中国科学院寒区旱区环境与工程研究所甘肃省遥感重点实验室
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出处
《水科学进展》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2015年第2期243-249,共7页
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基金
国家自然科学基金资助项目(91325106)
中国科学院"百人计划"资助项目(29Y127D01)~~
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文摘
为研究观测资料稀少情况下土壤质地及有机质对土壤水分同化的影响,发展了集合卡尔曼平滑(Ensemble Kalman Smooth,En KS)的土壤水分同化方案。利用黑河上游阿柔冻融观测站2008年6月1日至10月29日的观测数据,使用En KS算法将表层土壤水分观测数据同化到简单生物圈模型(Simple Biosphere Model 2,Si B2)中,分析不同方案对土壤水分估计的影响,并与集合卡尔曼滤波算法(En KF)的结果进行比较。研究结果表明,土壤质地和有机质对表层土壤水分模拟结果影响最大而对深层的影响相对较小;利用En KF和En KS算法同化表层土壤水分观测数据,均能够显著提高表层和根区土壤水分估计的精度,En KS算法的精度略高于En KF且所受土壤质地和有机质的影响小于En KF;当观测数据稀少时,En KS算法仍然可以得到较高精度的土壤水分估计。
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关键词
土壤水分
数据同化
集合卡尔曼滤波
集合卡尔曼平滑
土壤质地
土壤有机质
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Keywords
soil moisture
data assimilation
ensemble Kalman filter
ensemble Kalman smoother
soil texture
organic matter
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分类号
TV122
[水利工程—水文学及水资源]
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