[发明专利]一种土壤水分监测的数据同化方法

说明书

技术领域

本发明涉及一种土壤水分监测的数据同化方法。

背景技术

传统的土壤水分监测是通过实地采样得到土壤水分数据，这种方式费时费力，而且监测范围较小、数据获取的时间较长。此外，受土壤性质、地表覆盖状况、气候条件等影响，土壤水分的空间和时间变化非常大。仅利用实地观测数据显然不能满足大面积连续土壤水分监测的要求。

与单点的实测法相比，遥感具有全球范围的空间感知能力，地表土壤水分变化可以在遥感影像上通过光谱特征表现出来，各种空间分辨率遥感影像成为大范围监测土壤水分的重要技术手段。鉴于可见光-近红外遥感受云层、大气气溶胶、水汽含量等因素的影响比较大，有效的遥感数据获取时间间隔较长，遥感获得的是地表土壤水分信息的瞬时值，这些因素导致难以对土壤水分变化的深入分析和预测。

生态过程模型将水分变化有关的物理过程进行了机理性的描述，并将土壤水分有关的参数通过数理方程表达出来，能够计算给定时间的土壤水分。它有助于理解土壤、大气和植被之间的相互反馈作用和时间的动态变化过程。当生态过程模型扩展到大空间尺度上时，模型参数随时间和空间的变异性导致生态过程模型越来越复杂和难以确定。特别是当一些参数随时间和空间发生变化，相应没有或只有很少的几个离散的实地观测数据来校正的时候，会导致模型的误差随时间累积，对土壤水分的估计会渐渐偏离真实值。

发明内容

本发明的目的是提供一种土壤水分监测的数据同化方法，具体是通过数据同化来进行土壤水分监测。

本发明提供的方法，包括如下步骤：

(1)用生态过程模型作为动态模型模拟每日土壤水分的空间分布状况，动态模型中的初始值为初始参数和初始土壤水分数据，运行动态模型，输出模拟的土壤水分数据；将土壤表面的遥感数据进行反演获得表层土壤水分数据；将遥感数据对应日的模拟土壤水分数据和遥感数据反演得到的表层土壤水分数据结合起来进行数据同化，得到优化的生态过程模型参数；

(2)将优化后的参数代入步骤(1)的动态模型，重新运行动态模型，获得模拟的每日土壤水分数据。

所述方法包括至少一个同化周期，每个同化周期中只存在一个遥感数据，且该遥感数据的对应日为同化周期中的最后一日，所述每个同化周期包括以下步骤：

(1)用生态过程模型作为动态模型模拟同化周期中每日土壤水分的空间分布状况，动态模型中的初始值为初始参数和初始土壤水分数据，运行动态模型，输出模拟的土壤水分数据；将同化周期中土壤表面的遥感数据反演为表层土壤水分数据；将遥感数据对应日的模拟土壤水分数据和将遥感数据反演得到的表层土壤水分数据结合起来进行数据同化，得到优化的生态过程模型参数；

(2)将优化后的参数代入步骤(1)的动态模型，重新从同化周期的起始时间运行动态模型，获得模拟的同化周期中每日土壤水分数据。

所述方法可包括两个以上的同化周期；将上一个同化周期的步骤(2)得到的土壤水分数据集合的平均值作为下一个同化周期的初始土壤水分数据，将上一个同化周期得到的优化后的参数集合的平均值作为下一个同化周期的初始参数，重复进行步骤(1)和步骤(2)。

所述步骤(1)中，运行动态模型前，可在所述初始参数的基础上加上一个高斯扰动，得到参数集合。

所述动态模型具体可采用修改后的Boreal Ecosystem ProductivitySimulator(BEPS)模型。BEPS综合了能量平衡、光合作用、自养呼吸、土壤有机质分解、土壤水分平衡等生态过程，是一种生态过程综合模型。BEPS模型成功地将遥感数据加入到生态过程模型中，解决了时间和空间尺度转换的难题。BEPS模型的具体流程包括：参数预估计、输入数据、阴叶和阳叶分离模型、植被净第一生产力的计算、土壤水分平衡的计算、模型输出等模块。所述动态模型具体如下：出发模型为Boreal Ecosystem Productivity Simulator(BEPS)模型；将出发模型进行了如下修改：在模型输入数据阶段将模型与土壤水分有关的参数设置成变量，并进行扰动产生相应集合；将模型中的土壤水分估算的桶式模型改成两层土壤水分平衡模型，其中第一层从地表到地下10cm，第二层从地下10cm到地下饱和层以上。

所述遥感数据具体可为遥感短波红外波段和近红外波段反演的短波红外水分胁迫指数(Shortwave Infrared Perpendicular Water Stress Index，SPSI)。