| HYDRUS模型与遥感集合卡尔曼滤波同化提高土壤水分监测精度 |
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| 作者姓名： | 丁建丽 陈文倩 王璐 |
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| 作者单位： | 1. 新疆大学资源与环境科学学院,乌鲁木齐 830046;2. 绿洲生态教育部重点实验室,乌鲁木齐 830046,1. 新疆大学资源与环境科学学院,乌鲁木齐 830046;2. 绿洲生态教育部重点实验室,乌鲁木齐 830046,1. 新疆大学资源与环境科学学院,乌鲁木齐 830046;2. 绿洲生态教育部重点实验室,乌鲁木齐 830046 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金（U1303381、41261090）;自治区重点实验室专项基金（2016D03001）;自治区科技支疆项目（201591101）;教育部促进与美大地区科研合作与高层次人才培养项目;新疆大学优秀博士生科技创新项目（XJUBSCX-2016014） |
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| 摘 要： | 精确地估测干旱区土壤水分含量,对该区域的农业发展与水土保持具有重要意义。该文以MODIS与Landsat TM数据为数据源,利用其反演获得的条件温度植被指数(temperature-vegetation drought Index,TVDI)作为观测算子,将集合卡尔曼滤波(ensemble Kalman filter,En-KF)同化方法应用于水文模型(HYDRUS-1D),进行干旱区表层土壤水分的模拟。结果表明:遥感数据反演土壤水分所构建的二维特征空间TVDI与表层土壤水分有较好的一致性;En-KF同化方法对模型变量与观测算子的更新,与单纯使用HYDRUS模型相比,获得的表层土壤水分含量精度有了明显提高,其均方根误差缩小了1个百分点,平均误差缩小了5个百分点。可见,基于多源遥感数据对表层土壤水分的En-KF同化模拟在干旱区具有较大的潜力,是提高干旱区土壤水分含水量监测精度的有效手段。
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| 关 键 词： | 土壤水分 遥感 同化 HYDRUS模型 En-KF TVDI特征空间 |
| 收稿时间： | 2016-11-04 |
| 修稿时间： | 2017-05-10 |
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