基于数据同化方法的蒸散发遥感估算及时间尺度扩展研究

本项目以黑河中游观测数据为基础，以通用陆面过程模型（Common Land Model）为骨架，集成集合卡尔曼滤波算法、遥感模型和误差估计模型，建立可同化遥感反演的表面温度产品和雷达后向散射系数的蒸散发数据同化系统，实时融入多源遥感数据（可见光、近红外、热红外和微波等），实现对模型参数和变量的同步优化。发展模型误差估计方法，生成黑河中游地区空间分辨率为1km、时间分辨率为1小时、时空连续的蒸散发以及感热、潜热、土壤温度、土壤水分等数据集。利用数据同化方法解决蒸散发遥感估算中时间尺度扩展问题，促进遥感数据在地表能量、水文循环等方面研究的深入开展。