同化多源观测估算土壤湿度廓线

土壤湿度在气象学、气候学、水文学和农业等学科研究中具有重要意义，但现有观测手段和模式都不能很好提供其时空分布信息。本项目尝试利用某种气象条件下可能隐含土壤湿度的三类观测：地表温度（或随时间变化率）、地表微波量温（或表层土壤湿度）、地表某一参考高度(如2 m)气温和相对湿度，采用集合卡曼滤波同化技巧把它们融合到包含最新湍流参数化方案的陆面-大气边界层耦合模式中来估算土壤湿度廓线。首先，利用理想试验比较同化一种观测、两两组合观测和全部三种观测在估算土壤湿度速度、精度及对初估值、模式误差、观测误差、驱动数据误差等敏感性方面的异同，寻求可能的最优组合；其次，把上述同化方案运用到第一次国际卫星陆面气候计划野外试验（FIFE）、97年大平原（SGP97）水文试验及兰州大学半干旱气候与环境监测站所获取的资料中，探讨在实际运用中可能出现的问题及解决办法。