基于集合卡尔曼滤波和HYDRUS-1D 模型的土壤剖面含水量同化试验

本文建立了一个基于集合卡尔曼滤波(EnKF)方法和HYDRUS-1D模型相结合的单点土壤水分同化方案,以期通过同化表层土壤含水量的实测值来改进土壤剖面含水量预测精度。结果表明,该同化方案能有效改进表层(4~10cm)及浅层(50cm)的土壤含水量预测精度,对下层(100~150cm)的土壤含水量预测精度仍有影响,但其影响有好有坏,而对于深层(≥200cm)的土壤含水量预测精度几乎没有任何影响;对同化过程中的状态变量及关键状态参数的变化分析表明,同化效果的产生是由于通过数据同化修正了模型的状态变量及关键参数,而随着深度的增加,变量和参数的调整量减小,同化效果也就随之减弱。