论文部分内容阅读
土壤水分是地气相互作用、水文循环等研究的关键变量，对气候、区域环境产生重要影响。土壤水分可以通过野外实地观测、陆面水文模式模拟和遥感反演来估计。利用不同来源、不同空间和时间分辨率的观测数据，并将它们有机组合，结合陆面过程模式发展同化算法以提高土壤水分的测量精度是土壤水分测量的发展方向。
目前数据同化研究以顺序同化为主要的研究方法，模型在运行过程中，模型中的一些参数随时间和空间发生变化，而顺序同化并没有改变参数值，导致模型本身的模拟精度产生较大的误差。前人提出两阶段的数据同化，对模型的参数进行优化，使整个同化时期的土壤水分值得到优化。本文中，基于以上提出的模型模拟、顺序同化、两阶段同化进行研究，得到如下的结果：
1)顺序同化和两阶段同化得到的土壤水分同化值与遥感反演结果有一定的差异，因此本文中，根据顺序同化、两阶段同化两种方法，并结合BEPS模型，提出二次同化和迭代同化两种新的同化方法。
2)利用BEPS模型，并根据其要求的输入数据，完成黄河三角洲地区2009年第75天至139天之间的土壤水分模拟。利用SPSI算法，得到5个时期黄河三角洲地区土壤水分反演结果。并将BEPS算法和遥感反演结果分别输入到顺序同化、两阶段同化、二次同化和迭代同化四种方法中，得到四种方法在该时期的土壤水分数据同化结果值。
3)利用单点观察四种同化结果分别和遥感反演结果之间的差异，差异从小到大依次是迭代同化、二次同化、两阶段同化和顺序同化。并对四种方法的预测能力进行分析，迭代同化的预测能力最强，二次迭代次之，两阶段同化和顺序同化预测能力最差。
4)利用一致性指数的平均值观察整个区域四种同化结果与遥感反演结果的一致性，一致性从小到大依次是顺序同化、两阶段同化、二次同化和迭代同化。
5)利用VB6.0软件和V C++建立遥感土壤水分数据同化系统。该系统中，包括BEPS模拟、顺序同化、两阶段同化、二次同化和迭代同化五个模块，实现基于BEPS模型的模拟和土壤水分同化的系统化。