基于通用陆面过程模式和复杂地表微波辐射传输模型的卫星数据模拟和土壤湿度同化研究

陆面数据同化是当前气候变化研究的一个重要领域。通过开展陆面数据同化研究，改善土壤湿度模拟质量，得到一套高精度、高时空分别率、连续的土壤湿度数据集，为气候系统模式以及各种应用研究提供较好的初始条件，对理解陆气相互作用机理、改进气候与环境模拟与预测具有重要的理论价值和现实意义，同时对利用遥感提高区域土壤湿度的估计精度具有重要的科学意义和应用价值。本项目基于集合Kalman 滤波算法、复杂地表辐射传输模型和通用陆面模式CLM发展直接同化多波段、多极化的微波遥感数据的土壤湿度同化系统，获得青藏高原地区时空一致性、空间分辨率为25km×25km、时间分辨率为1h的土壤湿度数据集，同时促进了与之有关的一系列基础性研究的发展，包括应用卫星遥感数据对陆面过程模式进行改进、复杂地表微波辐射传输模型的发展、高精度的卫星数据模拟系统的建立以及集合Kalman滤波方法在陆面数据同化中的应用。

陆面数据同化体现了模式和观测的融合与集成，为卫星遥感观测在陆面水文过程中的应用提供了更加广阔的空间。通过开展陆面数据同化研究，得到一套高精度、高时空分别率、连续的土壤湿度数据集，对理解陆气相互作用机理、改进气候与环境模拟与预测具有重要的理论价值和现实意义。.本研究的主要目标是基于通用陆面模式CLM、复杂地表微波比辐射率模型LandEM和集合Kalman滤波算法，发展直接同化网格化的AMSR-E微波遥感数据的陆面数据同化系统。同时，将促进与此相关的研究的发展，包括双通道卫星观测模拟系统的构建；湿地地表微波发射率的率定；探讨基于陆面数据同化理论改进陆面过程参数化方案的方法。围绕上述研究目标，本研究拟以通用陆面模式CLM为平台开展双通道卫星观测模拟系统、陆面数据同化系统以及基于陆面数据同化理论改进陆面过程参数化方案的研究。主要研究成果现总结如下：.（1）基于通用陆面模式CLM、LandEM、AMSR-E微波遥感数据和SCE-UA算法构建双通道卫星观测模拟系统：第一通进行道参数优化与率定；第二通道进行卫星观测模拟。试验表明：双通道卫星观测模拟系统能够有效地优化LandEM模型参数和率定湿地地表微波发射率，从而可以模拟包含裸土、植被、积雪、水体和湿地等地表覆盖类型的模式网格的卫星观测，将极大地促进直接同化网格化的卫星遥感观测的陆面数据同化研究的发展。.（2）以通用陆面模式CLM为平台，实现通用陆面模式CLM、复杂地表微波比辐射率模型LandEM和集合Kalman 滤波算法三者耦合，构建直接同化网格化的卫星遥感观测的陆面数据同化系统，并就考虑和不考虑观测资料的次网格非均匀性两种情况分别设计土壤湿度同化方案，最后通过同化试验对其进行验证比较。结果表明：考虑观测资料次网格非均匀性的同化方案是合理的。.（3）发展考虑湿地次网格地表覆盖的土壤湿度同化方案，对裸土、植被、积雪、水体和湿地等地表覆盖类型，提供了一种通过直接同化网格化的AMSR-E微波亮温数据来改进土壤湿度估计精度的方法，解决了包含湿地次网格地表覆盖的模式网格的陆面数据同化问题。.（4）基于数据同化的非饱和土壤水模型的改进。以改进非饱和土壤水模型为例，初步探讨利用数据同化改进陆面过程参数化方案的方法，为利用陆面数据同化理论改进陆面过程模式参数化方案研究提供了范例，这是一项非常有意义而值得探索的研究课题。