發(fā)布時間：2018-03-26 20:32

  本文選題：通用陸面模式　切入點：集合卡爾曼濾波　出處：《氣象科學》2016年02期

【摘要】：以通用陸面模式CLM 3.0(Community Land Model 3.0)為模型算子,基于集合卡爾曼濾波(Ensemble Kalman Filter,En KF)發(fā)展了一個土壤溫濕度同化系統(tǒng),主要用于改進模式對土壤溫濕度和地表水熱通量的模擬精度,并考察集合樣本數(shù)、同化頻率及不同觀測量的組合對同化效果的影響。該系統(tǒng)同化了FLUXNET兩個站點(阿柔和Bondville)不同土壤深度、不同時間頻率的土壤溫度和濕度數(shù)據(jù)。通過對阿柔站不同集合樣本數(shù)的設計,綜合考慮計算成本和計算精度,最終將集合樣本數(shù)設置為40。通過分析三種同化方案對同化頻率的敏感性得出,同化土壤溫度最為敏感,同時同化土壤溫濕度次之,同化土壤濕度最不敏感。對于阿柔站點,同化系統(tǒng)對不同土壤深度溫度和濕度的模擬精度均能提高90%,潛熱通量的均方根誤差由94.0 W·m~(-2)降為46.3 W·m~(-2),感熱通量均方根誤差由55.9 W·m~(-2)降為24.6 W·m~(-2)。Bondville站點淺層土壤溫度的改進在30%左右,深層土壤溫度改進達到60%,對土壤濕度的改進均在70%以上,潛熱通量和感熱通量的均方根誤差分別從57.4 W·m~(-2)和54.4 W·m~(-2)降為51.0 W·m~(-2)和42.5 W·m~(-2)。試驗結果表明,同化站點土壤溫濕度數(shù)據(jù)對土壤水熱狀況及通量的模擬改進非常有效,同時也驗證了同化土壤水分遙感產品的可行性和必要性。
[Abstract]:Taking CLM 3.0(Community Land Model 3.0) as model operator, a soil temperature and humidity assimilation system is developed based on the set Kalman filter Ensemble Kalman filter en KF, which is mainly used to improve the simulation accuracy of soil temperature and humidity and surface water heat flux. The effects of the number of samples, the frequency of assimilation and the combination of different observations on the assimilation effect were investigated. The system assimilated the different depth of soil at two FLUXNET stations (Amoi Bondville). Soil temperature and moisture data of different time frequency. Through the design of different set samples of Arou station, the calculation cost and accuracy are considered synthetically. By analyzing the sensitivity of the three assimilation schemes to the assimilation frequency, it is concluded that the assimilation soil temperature is the most sensitive, and the assimilation soil temperature and humidity is the second, and the assimilation soil moisture is the least sensitive. The simulation accuracy of assimilation system for different soil depth temperature and humidity can be improved by 90%. The root mean square error of latent heat flux is reduced from 94.0 W / m ~ (-2) to 46.3 W / m ~ (-2), and the mean square root error of sensible heat flux is reduced from 55.9 W / m ~ (-2) to 24.6 W / L soil temperature. The improvement of soil temperature in shallow layer is about 30%. The temperature improvement of deep soil reaches 60%, and the improvement of soil moisture is more than 70%. The root mean square errors of latent heat flux and sensible heat flux are reduced from 57.4 W / m ~ (-2) and 54.4 W / m ~ (-2) to 51.0 W / m ~ (-2) and 42.5 W / m ~ (-2) respectively. The soil temperature and humidity data at the assimilation site are very effective to improve the simulation of soil water and heat status and fluxes. At the same time, the feasibility and necessity of assimilating soil moisture remote sensing products are also verified.
【作者單位】： 華東師范大學地理信息科學教育部重點實驗室;中國氣象局烏魯木齊沙漠氣象研究所;華東師范大學中國科學院對地觀測與數(shù)字地球科學中心環(huán)境遙感與數(shù)據(jù)同化聯(lián)合實驗室;Department
【基金】：國家自然科學基金資助項目(41101037,13231203804) 華東師范大學地理信息科學教育部重點實驗室主任基金(KLGIS2011C06) 中央高�；究蒲袠I(yè)務費專項獎金項目
【分類號】：S152

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本文編號：1669494