基于EnKF算法的卫星遥感土壤湿度同化研究

【摘要】：土壤湿度在陆气相互作用过程中扮演着重要的角色,是气候、水文、农业、林业等研究中重要的地球物理参数之一。土壤湿度影响地面蒸散,径流、地表反射率、地表发射率以及地表感热和潜热通量,从而对气候有重要影响,它对大气的影响在全球尺度上仅次于海面温度,在陆地尺度其影响超过海面温度。本文的研究目标是建立可同化卫星遥感土壤湿度数据的陆面数据同化系统,实现卫星遥感土壤湿度数据和模式模拟的同化融合,获取中国区域高精度、时空连续的土壤湿度数据,为气候、水文、农业、林业和防灾减灾研究提供基础数据。本文发展了基于每小时静止卫星云图云分类信息的累积降水进行时间降尺度的时间加权插值方法,将该方法应用于FY2C云图和国家卫星气象中心FY2C6小时降水估计业务产品,得到2005年7月到2007年12月具有10KM空间分辨率以及1小时时间分辨率的降水数据集,并利用中国区域自动雨量观测资料对该降水估计数据进行检验和评估,表明该方法是合理的。同时利用FY2C静止气象卫星可见光波段观测资料生成了与降水同样时空分辨率的地面入射太阳辐射数据,并用中国气象局5个气候观象台观测的太阳辐射资料进行质量检验表明其合理性。这些工作以及相关高分辨率降水和入射太阳辐射的时空分布估计对于陆面数值模拟和同化具有重要意义。本文建立了基于陆面过程模型CLM3和集合卡尔曼滤波(EnsembleKalmanFilter,简称EnKF)的土壤湿度同化框架,并利用生态观测站半小时大气强迫和地面土壤湿度观测数据进行单站土壤湿度同化试验,对同化结果与模式模拟结果、地面土壤湿度观测结果进行对比分析,表明同化方案的合理性。建立了基于集合Kalman滤波及陆面过程模型的中国区域陆面土壤湿度同化框架(CLSMDAS-ChinaLandSoilMoistureAssimilationSystem)并应用于中国区域陆面土壤湿度同化试验。利用本论文中所述同化系统所生成的大气强迫数据集、同化系统CLSMAS、以及AMSR-E土壤湿度观测数据集进行同化试验;对2006年6-9月的同化试验结果的分析表明:陆面模式模拟和同化结果都能比较合理地反映出土壤湿度时空分布,同化的土壤湿度分布与2006年8月重庆、四川发生建国以来最严重的夏伏旱有非常好的对应关系,与发生在9月的湖北东部、广西南部等地的干旱区也有非常好的对应关系。上述中国区域陆面土壤湿度同化系统的建立,特别是将中国静止气象卫星FY2C红外资料获得的高时空分辨率降水、以及利用FY2C可见光资料反演的地面入射太阳辐射,应用到中国区域陆面土壤湿度同化系统中,从而改进了驱动陆面模式运行的大气强迫变量的时空分布特性,以及陆面模式模拟的精度并提高土壤湿度同化结果的精度。