發(fā)布時(shí)間：2018-02-05 23:03

  本文關(guān)鍵詞： 土壤水分 土壤屬性參數(shù) 數(shù)據(jù)同化 EnKF EnKS 遙感　出處：《中國(guó)礦業(yè)大學(xué)》2016年博士論文　論文類型：學(xué)位論文

【摘要】：土壤水分是農(nóng)業(yè)、水文、氣象學(xué)等研究中的一個(gè)關(guān)鍵變量,在水循環(huán)中扮演著重要的角色,對(duì)地表蒸發(fā)、徑流、感熱和潛熱分配均有影響。如何獲得時(shí)間和空間上連續(xù)的高精度土壤水分信息一直是國(guó)內(nèi)外學(xué)者們重點(diǎn)研究的內(nèi)容。從20世紀(jì)90年代開(kāi)始,科學(xué)家們逐漸將數(shù)據(jù)同化方法引入到地球表層科學(xué)和水文學(xué)領(lǐng)域中,開(kāi)展了土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)同化的研究工作。雖然土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)同化已經(jīng)歷了近二十年的發(fā)展,但是隨著從單點(diǎn)到區(qū)域乃至全球性應(yīng)用程度的不斷深入,仍然存在一些自身固有的及同化系統(tǒng)普遍存在的問(wèn)題需要解決,如根區(qū)土壤水分的估計(jì)、土壤屬性參數(shù)的空間異質(zhì)性、同化系統(tǒng)中模型預(yù)報(bào)誤差和觀測(cè)誤差的方差及協(xié)方差矩陣估計(jì)等問(wèn)題。特別是目前模型土壤屬性參數(shù)不確定性限制了土壤水分同化精度的提高。針對(duì)上述問(wèn)題,本論文以集合卡爾曼平滑(Ensemble Kalman Smoother,EnKS)和集合卡爾曼濾波(Ensemble Kalman Filter,EnKF)兩種同化算法為基礎(chǔ),利用黑河上游阿柔凍融觀測(cè)站的數(shù)據(jù),開(kāi)展了狀態(tài)-參數(shù)同步估計(jì)的土壤水分同化研究,并將研究成果應(yīng)用于農(nóng)田土壤水分估計(jì)。論文主要研究?jī)?nèi)容與結(jié)論如下:1)土壤屬性參數(shù)不確定性和土壤水分觀測(cè)頻率對(duì)土壤水分同化系統(tǒng)性能影響的研究�；诤�(jiǎn)單生物圈模型(Simple Biosphere Model 2,SiB2),分別利用EnKS和EnKF同化表層土壤水分觀測(cè)數(shù)據(jù),并研究土壤屬性參數(shù)不確定性和觀測(cè)頻率對(duì)土壤水分估計(jì)精度的影響程度。結(jié)果表明,土壤屬性參數(shù)的不確定對(duì)表層土壤水分模擬的結(jié)果影響最大,對(duì)深層的影響相對(duì)較小;利用EnKF和EnKS同化表層土壤水分觀測(cè)數(shù)據(jù),均能夠顯著提高表層和根區(qū)土壤水分估計(jì)的精度;EnKS受參數(shù)不確定性和觀測(cè)頻率的影響小于EnKF,并且前者對(duì)表層土壤水分的估計(jì)優(yōu)于后者;在觀測(cè)資料稀少的情況下,EnKS算法性能的優(yōu)越性表現(xiàn)得更為突出。2)土壤水分與土壤屬性參數(shù)同步估計(jì)的研究�；赟iB2模型、EnKS和EnKF算法,發(fā)展了雙EnKS和EnKS-EnKF兩種狀態(tài)-參數(shù)同步估計(jì)的雙通(Dual-pass)方法。利用站點(diǎn)觀測(cè)的數(shù)據(jù)開(kāi)展了三個(gè)數(shù)值實(shí)驗(yàn),對(duì)土壤屬性參數(shù)進(jìn)行分層優(yōu)化,并進(jìn)一步研究觀測(cè)頻率對(duì)雙EnKS和EnKS-EnKF的影響,以及這兩種方法對(duì)根區(qū)土壤水分估計(jì)的能力。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,利用表層土壤水分觀測(cè)數(shù)據(jù),雙通方法可以優(yōu)化表層及次表層的參數(shù)和土壤水分;EnKS-EnKF和雙EnKS在參數(shù)估計(jì)上受觀測(cè)頻率和模型誤差源種類的影響小于雙EnKF,即EnKS對(duì)參數(shù)的估計(jì)比EnKF更為穩(wěn)健。綜合三個(gè)數(shù)值實(shí)驗(yàn)的結(jié)果,雙EnKS對(duì)表層和根區(qū)土壤水分的估計(jì)均為最優(yōu),EnKS-EnKF次之;當(dāng)觀測(cè)數(shù)據(jù)充足時(shí),考慮到存儲(chǔ)量和耗時(shí)問(wèn)題,可以用EnKS-EnKF替代雙EnKS;當(dāng)觀測(cè)數(shù)據(jù)稀缺時(shí),選用雙EnKS更為合適。3)以減小驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)誤差、背景場(chǎng)誤差和模型結(jié)構(gòu)不準(zhǔn)確對(duì)參數(shù)估計(jì)的影響為目標(biāo)的改進(jìn)算法研究。在基于EnKS-EnKF的土壤水分同化系統(tǒng)的基礎(chǔ)上引入一個(gè)簡(jiǎn)單有效的改進(jìn)策略,用以減小其它誤差在參數(shù)估計(jì)過(guò)程中的影響。對(duì)改進(jìn)的EnKS-EnKF方法在集合大小、觀測(cè)頻率、驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)以及同化時(shí)間窗口長(zhǎng)度方面的敏感程度進(jìn)行分析。結(jié)果表明,改進(jìn)的EnKS-EnKF能夠降低其它誤差對(duì)參數(shù)估計(jì)的影響,對(duì)觀測(cè)頻率、驅(qū)動(dòng)數(shù)據(jù)和同化時(shí)間窗口長(zhǎng)度的敏感程度小于標(biāo)準(zhǔn)的EnKS-EnKF,對(duì)參數(shù)估計(jì)的精度更高,穩(wěn)健性更強(qiáng);經(jīng)過(guò)驗(yàn)證,當(dāng)集合數(shù)≥50,改進(jìn)的EnKS-EnKF在參數(shù)和土壤水分兩方面的估計(jì)均能達(dá)到穩(wěn)定;進(jìn)一步分析表明,改進(jìn)的EnKS-EnKF方法的適用性更強(qiáng)。4)改進(jìn)EnKF算法中模型預(yù)報(bào)誤差和觀測(cè)誤差方差及協(xié)方差矩陣估計(jì)的研究。隨著時(shí)間的演進(jìn),EnKF算法往往過(guò)低估計(jì)預(yù)報(bào)誤差協(xié)方差矩陣,并且模型生成的預(yù)測(cè)集合往往不包含真值,因此在研究?jī)?nèi)容3)的基礎(chǔ)上,采用帶有反饋信息的膨脹算法對(duì)EnKF進(jìn)行改進(jìn),從而優(yōu)化預(yù)報(bào)誤差和觀測(cè)誤差方差及協(xié)方差矩陣的估計(jì),對(duì)土壤屬性參數(shù)和土壤水分的估計(jì)均起到了進(jìn)一步的改進(jìn)作用。5)改進(jìn)的EnKS-EnKF方法在農(nóng)田土壤水分估計(jì)中的應(yīng)用。基于研究?jī)?nèi)容3)中改進(jìn)的EnKS-EnKF方法,利用宇宙射線土壤水分觀測(cè)系統(tǒng)(COsmic-ray Soil Moisture Observing System,COSMOS)和宇宙射線-土壤水分交互式模型(COsmic-ray Soil Moisture Interaction Code,COSMIC)反演的土壤水分觀測(cè)數(shù)據(jù)同步估計(jì)農(nóng)田土壤水分和土壤屬性參數(shù)。研究結(jié)果表明,改進(jìn)的EnKS-En KF方法能夠有效地減小農(nóng)田灌溉期間降水誤差對(duì)參數(shù)估計(jì)造成的影響,對(duì)土壤屬性參數(shù)和土壤水分的估計(jì)均優(yōu)于標(biāo)準(zhǔn)的EnKS-EnKF方法。
[Abstract]:Soil moisture is a key variable in agriculture , hydrology , meteorology , etc . It plays an important role in water circulation . The results show that the improved EnKS - EnKF method can reduce the influence of other errors on parameter estimation . The improved EnKS - EnKF method can reduce the influence of other errors on parameter estimation . The results show that the improved EnKS - En KF method can effectively reduce the influence of precipitation error on parameter estimation during irrigation , and the estimation of soil property parameters and soil moisture is better than the standard EnKS - EnKF method .

【學(xué)位授予單位】：中國(guó)礦業(yè)大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：S152.7

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