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本文在分析陆面模式和遥感产品同化研究现状的基础上，概括出现有同化方法的局限性，即：1)现有同化方法没有考虑观测产品网格之间的相关性；2)暂时不能用于非状态变量的同化，例如地表蒸散。本报告从克服这两个局限性出发，对数据融合在数据同化中的应用前景进行了探讨。
围绕如何克服现有数据同化方法这两个局限性，本研究报告从以下五个方面进行了阐述。1)绪论说明了研究意义及背景，然后简述了国内外该领域研究发展现状，包括陆面模式发展、遥感反演产品与模式产品同化等方面，接着，介绍了集合Kalman滤波同化研究现状。2)对同化试验中用到的NOAH陆面模式的模式方程组、模式参数化、模式结构进行了概括。3)简要介绍了现有数据同化算法，重点论述了本报告所采用的集合同化的理论、方法及其优缺点。4)在回顾数据融合方法发展历史和概括数据融合的层次、方法及模型的基础上提出了几种遥感影像融合和尺度转换的新方法。5)根据现有同化方法的局限性，对特征级数据融合在数据同化中的应用的可行性进行了分析，对整合集合Kalman滤波和小波变换对NOAH陆面模式中植被蒸腾、土壤蒸发和地表蒸散参数的同化进行了论述，以提高模式对地表温度、显热通量、蒸散等的预报精度。对以地表蒸散为例的空间制约型参数的同化进行了初步探讨，提出了将同化效果传递给陆面模型的方法。
上述五个方面的论述表明对于空间制约型非状态参数，网格之间的依赖关系可以通过分析观测产品中的特征来进行量化。数据的光谱属性、统计属性等特征都是该特征联合其它特征估计更新量和变化梯度的重要方面。特征级融合可以从观测数据中提取特征信息以进行综合分析和处理，在同化中具有应用潜力，是很好的发展方向。
本文的新颖之处在于：1)提出了几种数据融合和遥感影像尺度转换的新方法；2)提出了一种将à小波变换用于数据融合的方法；3)提出了两种将非状态变量的同化效果反馈给陆面模式的方法。