基于非飽和土壤水流模型及地面點(diǎn)觀測的土壤濕度數(shù)據(jù)同化方案39

1、基于非飽和土壤水流模型及地面點(diǎn)觀測的土壤濕度數(shù)據(jù)同化方案 張生雷 謝正輝 中國科學(xué)院大氣物理研究所2006年8月10日2006年全球變化科學(xué)研究生暑期學(xué)習(xí)交流報告內(nèi) 容引言陸面數(shù)據(jù)同化方法非飽和土壤水流問題的預(yù)報算子土壤濕度數(shù)據(jù)同化方案及試驗(yàn)小結(jié)與討論一、引言土壤濕度通過影響陸面和大氣之間的水分和能量的平衡，對氣候、區(qū)域環(huán)境變化起著非常重要的作用，受到大氣科學(xué)、土壤學(xué)、農(nóng)業(yè)工程、環(huán)境工程和地下水動力學(xué)等領(lǐng)域的高度重視；獲取土壤濕度的途徑： 場地點(diǎn)觀測、陸面水文模式模擬和遙感反演來估計(jì)。 中國土壤濕度觀測的情況以農(nóng)業(yè)氣象觀測為根底的每旬逢8觀測，逢1發(fā)報，目前約有600個站；以農(nóng)氣加密觀測為根底

2、，逢3觀測，逢6發(fā)報，約有400個站；2005年新布的100個自動觀測站，目前剛安裝運(yùn)行，發(fā)報站不到10個，資料尚未經(jīng)過比照分析。二、陸面數(shù)據(jù)同化方法直接插入法直接插入法是一種最簡單的方法，就是在觀測數(shù)據(jù)點(diǎn)上簡單地用觀測值替代模型的狀態(tài)場而不考慮觀測誤差。該方法的前提假設(shè)是認(rèn)為觀測數(shù)據(jù)絕對準(zhǔn)確。 2、Kalman濾波方法考慮如下的隨機(jī)非線性離散系統(tǒng)： 式中 和 是非線性函數(shù)，向量 和 為系統(tǒng)過程噪聲和觀測噪聲序列，假設(shè)為零均值白噪聲序列。 Kalman濾波的預(yù)估校正算法示意圖預(yù)報局部時間更新1、狀態(tài)預(yù)報 2、誤差預(yù)報 分析局部觀測更新1、計(jì)算增益矩陣2、對變量的分析3、對分析變量的誤差的分析集

3、合Kalman濾波計(jì)算流程圖集合Kalman濾波是用一個集合統(tǒng)計(jì)的方法來估計(jì)Kalman濾波方程組中的分析誤差協(xié)方差矩陣和背景場誤差協(xié)方差矩陣；主要思路：先根據(jù)背景場和觀測值的特征誤差分布來對背景場和觀測值加以一系列的擾動，然后用這些加上不同擾動的背景場和觀測場進(jìn)行分析，得到一組分析值。然后用這組分析值的差異作為分析誤差的統(tǒng)計(jì)樣本來進(jìn)行分析誤差協(xié)方差的估計(jì)。對這組分析值作一個短期預(yù)報后，也可以得到一組預(yù)報值。同樣，把這組預(yù)報值的差異作為背景誤差的統(tǒng)計(jì)樣本來進(jìn)行背景誤差協(xié)方差的估計(jì)。三、非飽和土壤水流問題的預(yù)報算子連續(xù)預(yù)報算子 為地表通量， 向下為正，原點(diǎn)取在地表， 為土壤厚度。離散的狀態(tài)方程土

4、壤參數(shù)：四、土壤濕度數(shù)據(jù)同化方案及試驗(yàn)一、理想同化數(shù)值試驗(yàn)方案 數(shù)值試驗(yàn)設(shè)計(jì)為孿生試驗(yàn)，即觀測值由模式生成；初估值的誤差方差陣取為對角矩陣，即各層間不相關(guān)，且對角線上元素給定0.5的標(biāo)準(zhǔn)差；模式誤差方差陣取為對角矩陣，且以半小時模擬時間的系統(tǒng)狀態(tài)的5%作為標(biāo)準(zhǔn)差；觀測誤差方差陣取為對角矩陣，且以觀測值的2%作為標(biāo)準(zhǔn)差 由于是做理想試驗(yàn),故為了簡化和集中于算法研究,這里不使用輻射亮溫估計(jì)模型,而直接將真實(shí)廓線上的值作為相應(yīng)位置的觀測值,從而觀測矩陣為 Soil parametersRetrieval conditionSoil typeClay loamDepth100cmSoil moistu

5、re at saturation0.476Number of nodes50Hydraulic conductivity at saturation0.00025cm/sBoundary condition0.5cm/dayExponent b8.52Initial condition0.40Matric potential at saturation-63.0cmBad initial guess0.35擴(kuò)展Kalman濾波同化試驗(yàn)?zāi)M點(diǎn)，觀測深度2cm的同化(實(shí)線)，觀測深度6cm的同化(點(diǎn)線)，觀測深度10cm的同化(虛線)，觀測點(diǎn)虛線每3小時引入一次資料模擬點(diǎn)，觀測深度20cm的同化(

6、實(shí)線)，觀測深度50cm的同化(點(diǎn)線)，觀測深度80cm的同化(虛線)，觀測點(diǎn)虛線每3小時引入一次資料模擬點(diǎn)，觀測深度2、6cm的同化(實(shí)線)，觀測深度2、80cm的同化(點(diǎn)線)，觀測深度50、80cm的同化(虛線)，觀測點(diǎn)虛線每3小時引入一次資料觀測深度2、6、10cm的同化(實(shí)線)，觀測深度2、6、10、20cm的同化(點(diǎn)線)，觀測深度2、6、10、20、50cm的同化(虛線)，觀測點(diǎn)虛線每3小時引入一次資料每24小時引入一次資料每24小時引入一次資料直接插入法同化試驗(yàn)?zāi)M點(diǎn)，觀測深度2cm的同化(實(shí)線)，觀測深度6cm的同化(點(diǎn)線)，觀測深度10cm的同化(虛線)，觀測點(diǎn)虛線每3小時引入

7、一次資料 模擬點(diǎn)，觀測深度20cm的同化(實(shí)線)，觀測深度50cm的同化(點(diǎn)線)，觀測深度80cm的同化(虛線)，觀測點(diǎn)虛線每3小時引入一次資料模擬點(diǎn)，觀測深度2、6cm的同化(實(shí)線)，觀測深度2、80cm的同化(點(diǎn)線)，觀測深度50、80cm的同化(虛線)，觀測點(diǎn)虛線每3小時引入一次資料 模擬點(diǎn)虛線，觀測深度2、6、10cm的同化(實(shí)線)，觀測深度2、6、10、20cm的同化(點(diǎn)線)，觀測深度2、6、10、20、50cm的同化(虛線)，觀測點(diǎn)每3小時引入一次資料模擬點(diǎn)，觀測深度2cm的同化(實(shí)線)，觀測深度6cm的同化(點(diǎn)線)，觀測深度10cm的同化(虛線)，觀測點(diǎn)虛線每24小時引入一次資料

8、模擬點(diǎn)，觀測深度20cm的同化(實(shí)線)，觀測深度50cm的同化(點(diǎn)線)，觀測深度80cm的同化(虛線)，觀測點(diǎn)虛線每24小時引入一次資料二、同化常規(guī)土壤濕度場地點(diǎn)觀測數(shù)據(jù)的數(shù)值試驗(yàn)方案 圖1非飽和土壤水流模型圖 、 、 和 分別表示降水、蒸發(fā)、地表徑流和冠層截流合肥土壤濕度觀測站經(jīng)度：117.2 緯度：31.9時間：1986年1月1日1993年12月31日觀測：土壤觀測深度1米，共分11層，分別是05，510，1020，2030，3040，4050，5060，6070，7080，8090，90100cm，共296次觀測。同化方法：擴(kuò)展Kalman濾波 土壤濕度同化中使用的土壤參數(shù)土壤參數(shù)土壤類

9、型 粘壤土飽和土壤濕度0.467飽和導(dǎo)水率 0.000245cm/s指數(shù) b8.02飽和土壤水勢 -26.3cm土壤深度、層數(shù)3米 31層長沙馬坡嶺土壤濕度觀測站經(jīng)度： 113.1 緯度： 28.2時間：1985年1月1日1989年12月31日觀測：土壤觀測深度1米，共分11層，分別是05，510，1020，2030，3040，4050，5060，6070，7080，8090，90100cm，共180次觀測；同化方法：集合Kalman濾波同化試驗(yàn)結(jié)論基于非飽和土壤水流模型，初步建立了一個利用kalman濾波方法同化近地表土壤濕度觀測資料的陸面數(shù)據(jù)同化方案；同化對模擬結(jié)果有一定改進(jìn)，說明該同化方

10、案具有一定的合理性；近地表觀測對同化結(jié)果有較大影響；觀測層數(shù)多少對深層同化結(jié)果有一定影響；加大觀測頻率,可以進(jìn)一步改善數(shù)據(jù)同化的效果 五、討論擴(kuò)展Kalman濾波同化中模式誤差、觀測誤差問題；集合Kalman濾波同化中樣本數(shù)及樣本的抽取問題；土壤參數(shù)及觀測數(shù)據(jù)的準(zhǔn)備；陸面數(shù)據(jù)同化方案中的模式；多種資料的利用。謝 謝 !9H5E2B+x(u$rZoWkThQeMbJ7G4D1z-w*t!qYmVjSgOdLaI6F3B0y)v%s#pXlUiQfNcK8H5E2A+x*u$rZnWkThPeMaJ7G4C1z-w&t!pYmVjRgOdL9I6F3B0y(v%s#oXlUiQfNbK8H5D2A

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