[发明专利]流域尺度土壤湿度遥感数据同化方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种遥感数据同化方法，更具体的说是流域尺度土壤湿度遥感数据同化方法。

背景技术

土壤湿度状况既是气候和水资源系统演化的最终结果，同时自身对气候和土壤植被大气作用系统施加强烈反馈，深刻影响其未来变化。在水文水资源领域，获取准确的土壤水分空间分布，可作为水文模型的洪水模拟的土壤含水量初始值，提高洪水预报的精度。同时经过校正的连续的精确土壤水分数据，对于长期水文过程模拟，径流预报和预测水资源的变化有潜在应用价值。发展一个适合同化遥感土壤湿度信息的具有土壤水动力学过程描述的分布式水文模型为模型算子，遥感反演表层土壤含水量为观测算子，结合合适的同化算法发展的四维数据(4DDA)同化系统所获取的具有物理一致性的高分辨率时、空土壤湿度数据集，在大气科学、生态水文、环境、农业等领域均有广泛的应用和需求。

流域尺度和田间尺度土壤水分状况的研究有利于加深人们对水文过程的理解并为最终掌握地表水和地下水资源的复杂交互作用提供帮助。在水文水资源领域，准确的土壤水分空间分布，可作为分布式水文模型洪水模拟的所需的土壤湿度变量的初值，提高洪水预报的准确性；另外，将经过校正的连续准确的土壤水分数据代入水文模型，对于提高长期水文过程模拟和径流预报的精度以及准确估算地表水资源量有潜在价值。因此论文以流域尺度的土壤湿度变量作为主要研究对象。

流域土壤湿度的研究离不开模型和观测两种手段。首先，水文模型是计算和分析土壤含水量的有效工具，Western et al.强调了水文模型在模拟土壤水分相关的时空过程中具有重要意义。近年来，随着计算机科学和信息技术的发展，RS和GIS技术支持下的分布式流域水文模型成为研究的热点。RS和GIS的DEM处理技术提供了分布式水文模型所需的不同时空分辨率的水文气象参数和下垫面植被、土壤资料以及流域地形参数，如坡度、坡向、水流路径和流域边界等参数；结合RS、GIS、DEM等空间信息技术建立的分布式流域水文模型，可在更小的水文模拟单元上，精确地模拟复杂气候条件和地表状况下的水文循环过程，因而分布式水文模型可以提供流域中多种水文变量的空间输出(如ESSI模型可得到土壤含水量、径流深、蒸散发等23个水文过程变量)。这与主要通过概念参数和土壤湿度变量来模拟流域出水口流量的集总式水文模型有显著区别。正因为以上特点，分布式水文模型不仅能够为相关的水文生态研究如流域产、输沙、营养物输移、污染物扩散以及人类活动对水循环的影响等提供先进的计算和模拟平台，而且在洪水预报，如与气象预报模式耦合延长洪水灾害的预警时间方面有着重要的用途。但是，分布式水文模型还存在一定的不足，例如，由于受到实验室模型的动力学方案在流域上应用还有待改进，如何建立物理基础更强的分布式水文模型，获取更加客观真实的土壤水分含量等水文参数的时空格局是分布式模型研究的重要课题；另外，由于受到模型输入数据误差和模型自身结构误差的影响，分布式水文模型的模拟结果还存在的一定的不确定性，如何量化并减少水文模型预测的不确定性，也是水文科学当前研究的前沿热点。利用遥感数据通过数据同化方法降低模型的模拟误差积累，是获取高精度和高分辨率土壤湿度数据的很有前景的方法。

其次，土壤水分可以通过观测直接获取，土壤水分直接监测方法大致可分为地面调查和机载/卫星遥感两种。基于地面调查的监测方法根据获取数据方式和手段不同，又可以分为土钻取土称重法、烘干法、中子仪法、电阻法、TDR法，这些方法采用空间上定点观测，采样速度慢、人力物力财力消耗大，难以满足大面积连续动态监测的需要，受到其空间采样密度的限制和大气水分能量过程随机扰动的影响，土壤湿度的实际空间格局也无法准确观测。与地面调查相比，遥感技术具有大面积同步观测、时效性、经济性的特点，是解决土壤湿度观测的有效途径。随着遥感技术向高空间分辨率、高光谱分辨率方向发展，遥感技术在土壤水分大面积动态监测中将发挥日益重要的作用。