由微波遥感资料反演土壤湿度廓线的集合Kalman滤波方法研究

探讨用集合Kalman滤波方法把微波遥感的表层土壤湿度信息同化到陆面模型中去反演土壤湿度廓线:选取对土壤分层较细、并能和气候模式直接耦合的CLM作为陆面模型，通过理想试验手段，找出最优集合Kalman滤波算法和集合成员数目，并完成非线性效应对同化结果影响的评估；通过对初始误差、模型误差、观测误差、同化时间间隔、降水资料等一系列敏感性试验与分析对同化方案进行全面检验；最后，利用上述试验获得的经验指导用Nimbus-7卫星上SMMR资料反演中国部分地区(黄淮地区和东北平原)土壤湿度廓线的实例研究。通过该项目的研究有望对用集合Kalman滤波反演土壤湿度廓线的技巧获得更全面的了解，为将来开展在中国全境反演土壤湿度廓线的预报提供一些参考意见。