基于主動微波觀測資料的土壤含水量廓線估計(jì)的數(shù)據(jù)同化課件

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(bào)告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1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(bào)算子土壤濕度數(shù)據(jù)同化方案及試驗(yàn)小結(jié)與討論內(nèi)容引言2一、引言一、引言3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)。

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)4中國土壤濕度觀測的情況以農(nóng)業(yè)氣象觀測為基礎(chǔ)的每旬逢8觀測，逢1發(fā)報(bào)，目前約有600個(gè)站；以農(nóng)氣加密觀測為基礎(chǔ)，逢3觀測，逢6發(fā)報(bào)，約有400個(gè)站；2005年新布的100個(gè)自動觀測站，目前剛安裝運(yùn)行，發(fā)報(bào)站不到10個(gè)，資料尚未經(jīng)過對比分析。中國土壤濕度觀測的情況以農(nóng)業(yè)氣象觀測為基礎(chǔ)的每旬逢8觀測，逢5二、陸面數(shù)據(jù)同化方法二、陸面數(shù)據(jù)同化方法6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。

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72、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。

2、Kalman濾波方法考慮如下的隨機(jī)非線性離散系統(tǒng)：式中8Kalman濾波的預(yù)估—校正算法示意圖預(yù)報(bào)部分（時(shí)間更新）1、狀態(tài)預(yù)報(bào)

2、誤差預(yù)報(bào)分析部分（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Kalman濾波的預(yù)估—校正算法示意圖預(yù)報(bào)部分（時(shí)間更新）9集合Kalman濾波計(jì)算流程圖集合Kalman濾波計(jì)算流程圖10集合Kalman濾波是用一個(gè)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(gè)短期預(yù)報(bào)后，也可以得到一組預(yù)報(bào)值。同樣，把這組預(yù)報(bào)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)。集合Kalman濾波是用一個(gè)集合統(tǒng)計(jì)的方法來估計(jì)Kalman11三、非飽和土壤水流問題的預(yù)報(bào)算子三、非飽和土壤水流問題的預(yù)報(bào)算子12連續(xù)預(yù)報(bào)算子為地表通量，向下為正，原點(diǎn)取在地表，為土壤厚度。連續(xù)預(yù)報(bào)算子為地表通量，向下為正，原點(diǎn)取在地表，為13離散的狀態(tài)方程離散的狀態(tài)方程14土壤參數(shù)：土壤參數(shù)：15四、土壤濕度數(shù)據(jù)同化方案及試驗(yàn)四、土壤濕度數(shù)據(jù)同化方案及試驗(yàn)16（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(shí)模擬時(shí)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．

（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17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18SoilparametersRetrievalconditionSoiltypeClayloamDepth100cmSoilmoistureatsaturation0.476Numberofnodes50Hydraulicconductivityatsaturation0.00025cm/sBoundarycondition0.5cm/dayExponentb8.52Initialcondition0.40Matricpotentialatsaturation-63.0cmBadinitialguess0.35SoilparametersRetrievalcondi19擴(kuò)展Kalman濾波同化試驗(yàn)擴(kuò)展Kalman濾波同化試驗(yàn)20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3小時(shí)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21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(shí)引入一次資料模擬（點(diǎn)），觀測深度20cm的同化(實(shí)線)，觀測深度50cm22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(shí)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、823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(shí)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、1024每24小時(shí)引入一次資料每24小時(shí)引入一次資料25每24小時(shí)引入一次資料每24小時(shí)引入一次資料26直接插入法同化試驗(yàn)直接插入法同化試驗(yàn)27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3小時(shí)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28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(shí)引入一次資料模擬（點(diǎn)），觀測深度20cm的同化(實(shí)線)，觀測深度50cm29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(shí)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、830

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(shí)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31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(shí)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32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(shí)引入一次資料模擬（點(diǎn)），觀測深度20cm的同化(實(shí)線)，觀測深度50cm33（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

（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34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．圖1非飽和土壤水流模型圖．、、和分別表示降35合肥土壤濕度觀測站經(jīng)度：117.2緯度：31.9時(shí)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0~5，5~10，10~20，20~30，30~40，40~50，50~60，60~70，70~80，80~90，90~100cm，共296次觀測。同化方法：擴(kuò)展Kalman濾波

合肥土壤濕度觀測站經(jīng)度：117.2緯度：336土壤濕度同化中使用的土壤參數(shù)土壤參數(shù)土壤類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層土壤濕度同化中使用的土壤參數(shù)土壤參數(shù)土壤類型37基于主動微波觀測資料的土壤含水量廓線估計(jì)的數(shù)據(jù)同化課件38基于主動微波觀測資料的土壤含水量廓線估計(jì)的數(shù)據(jù)同化課件39基于主動微波觀測資料的土壤含水量廓線估計(jì)的數(shù)據(jù)同化課件40基于主動微波觀測資料的土壤含水量廓線估計(jì)的數(shù)據(jù)同化課件41基于主動微波觀測資料的土壤含水量廓線估計(jì)的數(shù)據(jù)同化課件42基于主動微波觀測資料的土壤含水量廓線估計(jì)的數(shù)據(jù)同化課件43基于主動微波觀測資料的土壤含水量廓線估計(jì)的數(shù)據(jù)同化課件44基于主動微波觀測資料的土壤含水量廓線估計(jì)的數(shù)據(jù)同化課件45基于主動微波觀測資料的土壤含水量廓線估計(jì)的數(shù)據(jù)同化課件46基于主動微波觀測資料的土壤含水量廓線估計(jì)的數(shù)據(jù)同化課件47基于主動微波觀測資料的土壤含水量廓線估計(jì)的數(shù)據(jù)同化課件48基于主動微波觀測資料的土壤含水量廓線估計(jì)的數(shù)據(jù)同化課件49基于主動微波觀測資料的土壤含水量廓線估計(jì)的數(shù)據(jù)同化課件50基于主動微波觀測資料的土壤含水量廓線估計(jì)的數(shù)據(jù)同化課件51基于主動微波觀測資料的土壤含水量廓線估計(jì)的數(shù)據(jù)同化課件52長沙馬坡嶺土壤濕度觀測站經(jīng)度：113.1緯度：28.2時(shí)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0~5，5~10，10~20，20~30，30~40，40~50，50~60，60~70，70~80，80~90，90~100cm，共180次觀測；同化方法：集合Kalman濾波長沙馬坡嶺土壤濕度觀測站經(jīng)度：113.1緯度：28.53基于主動微波觀測資料的土壤含水量廓線估計(jì)的數(shù)據(jù)同化課件54基于主動微波觀測資料的土壤含水量廓線估計(jì)的數(shù)據(jù)同化課件55基于主動微波觀測資料的土壤含水量廓線估計(jì)的數(shù)據(jù)同化課件56基于主動微波觀測資料的土壤含水量廓線估計(jì)的數(shù)據(jù)同化課件57基于主動微波觀測資料的土壤含水量廓線估計(jì)的數(shù)據(jù)同化課件58基于主動微波觀測資料的土壤含水量廓線估計(jì)的數(shù)據(jù)同化課件59基于主動微波觀測資料的土壤含水量廓線估計(jì)的數(shù)據(jù)同化課件60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(gè)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)，說明該同化方案具有一