农业小流域土壤水文过程的数据同化研究

Land use systems and water flow boundary conditions in small agricultural catchments of China South cause time-space variation of soil hydraulic parameters and catchment hydrological simulation. A hydropedological simulation method based on the input of different information should be founded which can reflect time-space variation of soil hydraulic parameters, hydrological situation and water flow movement, renew system variables by using field observation data and remote data. The research contents of this project are 1) to analyze time-space variation of soil hydraulic parameters in a small catchment and the main factors impacting the effect of data assimilation of hydropedological processes; 2) to build up the iterative EnKF for non-linear system at the scale of field-field group-catchment by integrating scatter data and remote data, to realize the united estimation of the state and soil hydraulic paramter; 3) to select key observation items and optimize observation frequency and density. The research results can solve the problems of parameter calibration and the simulation uncertainties in the catchment hydrological simulation in theory and can identify hydrological path of small catchment and regulate material cycle in reality.

我国南方农业小流域土地利用方式多样和水流边界条件复杂造成土壤水力学参数和流域水文模拟结果的时空变异。需要建立能够充分反映土壤水力学参数、水文状态和流量的时空变异，并且能够利用多种田间观测数据和遥感数据来动态更新系统变量，基于多种信息输入的土壤水文过程模拟方法。本项目研究内容主要是：分析农业小流域土壤水力学参数时间和空间变异性，探讨影响土壤水文过程数据同化效果的主导因素；综合地面散点数据和遥感数据，分别从田块尺度-组合田块尺度-小流域尺度，建立适用于非线性系统的迭代集合卡尔曼滤波方法，实现状态-土壤水力学参数联合估计；以所建立的方法选择关键观测数据，优化观测频率和观测密度。本项目研究结果在理论上立求解决农业小流域水文模拟中经常面临的参数率定困难和模拟结果不确定等问题，在实际中对深刻认识小流域水文路径和调控物质循环具有重要意义。

土壤水文过程是流域水文循环的关键环节，它的准确预测对于优化水资源利用方式、探讨土壤侵蚀退化过程与机理、评价种植模式和调控物质循环有重要价值。我国南方农业小流域土地利用方式多样和水流边界条件复杂造成土壤水力学参数和流域水文模拟结果的时空变异，需要建立能够充分反映时空变异，并且能够利用多种田间观测数据和遥感数据来动态更新系统变量，基于多种信息输入的土壤水文过程模拟方法。本项目研究内容主要是：分析农业小流域土壤水力学参数时间和空间变异性，探讨影响土壤水文过程数据同化效果的主导因素；综合地面散点数据和遥感数据，分别从田块尺度—组合田块尺度—小流域尺度，建立适用于非线性系统的迭代集合卡尔曼滤波方法，实现状态-土壤水力学参数联合估计；以所建立的方法选择关键观测数据，优化观测频率和观测密度。项目研究获取的重要结果包括：分析了土壤饱和入渗率的时间、空间变异特征，计算了稻田平均垂直入渗率和生长季土壤水分损失，分析了垂直入渗率和侧向入渗率的随机性；对比了应用不同抽样技术下集合卡尔曼滤波模型的评估变异性，并显现出确定性集合卡尔曼滤波技术的优越性；利用新的确定性样本选择技术以模拟强烈非均匀介质中地下水运动，结合局部化技术，减少小样本条件下发生的方差低估现象；建立了基于土壤水分运动模型的集合卡尔曼滤波程序，分析了地下水位信息在非饱和水流状态变量校正和参数估计中的潜在价值；在模拟小流域尺度径流过程的基础上进行数据同化研究，从多源数据、非线性多变量方面提高了模拟精度。本项目研究结果在理论上立求解决农业小流域水文模拟中经常面临的参数率定困难和模拟结果不确定等问题，在实际中有助于深刻认识小流域水文路径和调控物质循环，具有重要的科学意义。