【摘 要】
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为弥补缺失农田灌溉资料对模型结果的影响,提高CoLM 模型地表水热通量的估算精度,基于集合卡尔曼滤波算法,将表观热惯量（ATI）作为土壤水分的代表值,同化到CoLM（Common Land Mode
【机 构】
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北京师范大学遥感科学国家重点实验室,北京师范大学地理学与遥感科学学院
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为弥补缺失农田灌溉资料对模型结果的影响,提高CoLM 模型地表水热通量的估算精度,基于集合卡尔曼滤波算法,将表观热惯量（ATI）作为土壤水分的代表值,同化到CoLM（Common Land Model）模型中.选取黑河流域玉米下垫面的大满站,同化MODIS表观热惯量到模型中,将同化结果与模型估算结果、观测值相对比.结果显示：同化后得到的地表水热通量明显比模拟结果更加接近观测值,而MODIS表观热惯量数据的质量和数量也是影响同化结果精度的重要因素,表明表观热惯量的同化能够填补农田灌溉资料的缺失,改进模型地表
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