同化卫星信号估计青藏高原土壤水热参数

Soil hydraulic and thermal parameters are very important inputs for land surface modeling, data assimilation, and land surface parameter retrieval, their uncertainty is one of the major sources of errors. The common survey of soil parameters cannot satisfy grid-scale land surface modeling. Also, it is very difficult to derive soil hydraulic and thermal parameters directly from satellite remote sensing. This proposal aims to estimate grid-scale soil hydraulic and thermal parameters for Tibetan Plateau (TP) by assimilating passive microwave brightness temperature and diurnal change of MODIS land surface temperature (LST),respectively, within data assimilation system. To achieve this goal, we are going to study on (1) revising model operator of the data assimilation system by integrating the soil parameterization schemes which consider the soil organic carbon's impact on soil hydrological processes, (2) assimilating passive microwave brightness temperature to estimate grid-scale soil hydraulic parameters for TP, (3) assimilating diurnal change of MODIS LST to estimate soil thermal parameters for TP, (4) evaluating the estimated parameters and their performance in land surface modeling. Compared with the traditional land surface model calibration based on station observation, this proposal aims to develop the model calibration method based on satellite observation and to explore the effective way to improve the regional performance of land surface model.

土壤水热参数是陆面过程模拟、数据同化以及地表参量遥感反演的重要输入，其不确定性是模拟误差的主要来源之一。常规的土壤参数调查难以满足网格尺度陆面过程模拟的要求，而直接通过卫星遥感获取土壤水热参数也是极其困难的。本项目拟在陆面数据同化系统架构下，同化被动微波和MODIS地表温度的日变化，估计网格尺度的青藏高原土壤水热参数。研究内容包括：（1）集成考虑有机碳影响的土壤水热性质参数化方案，改进青藏高原陆面数据同化系统的模型算子；（2）同化被动微波亮温，获得高原网格尺度土壤水力参数；（3）同化MODIS地表温度的日变化，获得高原网格尺度土壤热力参数；（4）评估估计的土壤参数及以估计参数为输入的陆面过程模拟性能。相对于传统的站点尺度模型校正方法，本研究的创新点在于发展基于卫星数据的模型校正方法，探索改善模型区域性能的有效途径。

土壤水热参数是陆面过程模拟、数据同化以及地表参量遥感反演的重要输入， 其不确定性是模型模拟和遥感反演误差的主要来源之一。由于土壤性质的空间异质性非常大，常规土壤调查获得的土壤性质数据空间代表性不足，难以满足网格尺度陆面过程模拟的要求。卫星遥感也很难直接获取土壤水热参数。本项目利用同化和参数优化的方法，结合观测数据来优化获得陆面过程模型的关键土壤参数。首先需集成考虑有机碳影响的土壤水热性质参数化方案来改进模型；接着以观测数据为约束条件，优化获得陆面过程模型关键的土壤参数（土壤有机碳含量和孔隙度）；最后评估估计的参数及以估计参数为输入的陆面过程模拟性能。从而探索改善区域模拟性能的有效途径。 .根据研究计划，已在陆面过程模型中集成了考虑有机碳影响的土壤水热传输参数化方案，发展了以土壤水分观测数据为约束条件，优化估算高寒区土壤有机碳含量和孔隙度的方法，并对上述参数及以它们为输入的模拟效果进行了评估，完成了项目的核心任务。具体开展了以下研究：1）收集了青藏高原那曲土壤温湿度观测网和亚东帕里土壤温湿度观测网的土壤水分和温度剖面数据，验证了目前在轨的三种被动微波土壤水分产品的精度，为卫星数据产品的改进提供了思路；2）收集了干旱荒漠土壤剖面样品，测量了样品的导热率曲线，用实测数据验证了常用陆面过程模型的导热率参数化方案，发现模型易于高估荒漠地表的导热率，并提出了改进方案；3）评估了不同分辨率再分析资料和降尺度模拟资料在喜马拉雅山南坡的表现；4）发展了利用土壤水分数据为约束条件，优化估算高寒区土壤有机碳含量和孔隙度的方法。