同化AMSR2数据提高HYDRUS-1D模型土壤湿度模拟精度

来源：农业工程学报杂志2019年第17期北京时间：

作者：张桂欣,祝善友,郝振纯,

摘要：同化遥感监测数据提高土壤剖面湿度模拟精度，对区域农业发展等实践与理论领域具有重要意义。该文结合了集合卡尔曼滤波（ensemble Kalman filter，EnKF）方法与HYDRUS-1D模型，同化降尺度后的AMSR2（advanced microwave scanning radiometer 2）微波土壤湿度数据，开展榆社、荫城2个实验站点的土壤剖面湿度模拟。结果表明：在2个实验站点，与直接使用 HYDRUS-1D模型相比，同化具有一定误差的AMSR2土壤湿度数据对不同深度土壤湿度的模拟精度提高都发挥了作用，尤其是对于模拟方案S1与S4，由于HYDRUS-1D模拟时输入了较少数量的土壤湿度数据，数据同化效果与土壤湿度模拟精度提高更为显著；同化前后不同深度的土壤湿度精度对比结果表明，同化效果随深度增加而逐渐减弱。

关键词：土壤, 湿度, 遥感, AMSR2, 集合卡尔曼滤波, HYDRUS-1D模型, 数据同化