基于多源遙感協(xié)同的土壤水分數(shù)據(jù)同化研究.pdf

1、土壤水分是陸地-大氣系統(tǒng)間水熱和能量交換的重要基礎，也是聯(lián)系地表與地下水循環(huán)、陸地間碳循環(huán)的關鍵紐帶。同時，土壤水分作為最常用的地表模型參數(shù)之一，對于作物估產(chǎn)、土地退化、旱情監(jiān)測，尤其是干旱、半干旱區(qū)氣象水文、綠洲農(nóng)業(yè)、生態(tài)環(huán)境及其可持續(xù)發(fā)展方面具有非常重要的研究意義。目前，從土壤水分信息獲取方法來看，可以大致分為地面觀測、模式模擬和遙感空間監(jiān)測三大類方法，各有其優(yōu)勢性和局限性。因此，如何將各成體系的土壤水分監(jiān)測方法進行優(yōu)勢互補，利用多

2、源數(shù)據(jù)和模型模擬實現(xiàn)高效、高精度的土壤水分連續(xù)時空變化監(jiān)測是非常值得研究的課題。
　　近年來興起的數(shù)據(jù)同化技術，提出了一種將直接或間接獲取的多源觀測數(shù)據(jù)集與地球動力模型相集成的方法論，已經(jīng)迅速發(fā)展成國內(nèi)外的熱門前沿及重點研究方向。本文以同化技術作為重要理論基礎，以渭-庫綠洲為干旱區(qū)典型研究靶區(qū)，針對單一方法監(jiān)測土壤含水量的局限性，構建一維數(shù)據(jù)同化方案模擬綠洲-荒漠交錯帶外圍表層（0-10cm）、根區(qū)（10-30cm）、深層(30-

3、50cm)的土壤水分信息。系統(tǒng)以光學Landsat8數(shù)據(jù)和微波Sentinel-1雷達數(shù)據(jù)為遙感數(shù)據(jù)源，觀測算子分別是溫度植被干旱指數(shù)模型（TVDI）和積分方程模型（AIEM），于2015年3月21日-4月30日期間開展同化實驗，采用集合卡爾曼算法把光學和微波數(shù)據(jù)同化到 HYDRUS-1D與觀測算子的耦合模型中，估計不同深度土壤層的水分含量，并利用同期實測土壤水分數(shù)據(jù)與同化結果進行對比驗證。
　　主要研究內(nèi)容和成果如下：
　

4、　1）在同化技術大的框架下，將復雜的土壤水通量同化問題劃分為數(shù)據(jù)集（大氣驅(qū)動要素、地表參量、觀測集）、觀測算子、模型算子和同化算法四個基本要素，使其簡單條理化。一方面便于開展大量驅(qū)動模型或同化算法的“黑箱”實驗，另一方面便于進行系統(tǒng)組合優(yōu)化、調(diào)整模型參數(shù)，能夠有效改進同化效果。
　　2）綜合考慮數(shù)據(jù)特性及研究區(qū)特點，以目前主流光學遙感衛(wèi)星 Landsat-8和最新微波合成孔徑雷達Sentinel-1為重要數(shù)據(jù)源，根據(jù)光學、微波影像

5、成像機理存在巨大差異，分別給出了相應的圖像處理方法，探求多源遙感觀測數(shù)據(jù)集協(xié)同對土壤水分同化方案的影響。結果表明，光學和微波數(shù)據(jù)協(xié)同既可以彌補云霧天氣下觀測數(shù)據(jù)的空缺，又能縮短觀測數(shù)據(jù)獲取周期，提高同化效果。
　　3）針對光學、微波觀測數(shù)據(jù)集特性，分別構建了溫度植被干旱指數(shù)（Temperature Vegetation Drought Index，TVDI）和高級積分方程模型（Advanced Integral Equation

6、Model，AIEM）作為觀測算子，用于基于光學、微波的土壤水分遙感定量提取模型，并進行一定程度上的改進和精度驗證。結果表明， TVDI和AEIM模型提取的土壤水分觀測數(shù)據(jù)誤差在5％-10%左右可以滿足同化要求。
　　4）以HYDRUS-1D為系統(tǒng)模型算子，根據(jù)研究區(qū)驅(qū)動數(shù)據(jù)集，率定系統(tǒng)模型算子參數(shù)、模擬土壤水動力特征函數(shù)、初始條件與邊界條件、周期、步長、迭代次數(shù)等相關參數(shù)。結果表明，HYDRUS對于刻畫變飽和土壤水分運移過程具有