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为研究观测资料稀少情况下土壤质地及有机质对土壤水分同化的影响,发展了集合卡尔曼平滑(Ensemble Kalman Smooth, EnKS)的土壤水分同化方案。利用黑河上游阿柔冻融观测站2008年6月1日至10月29日的观测数据,使用EnKS算法将表层土壤水分观测数据同化到简单生物圈模型(Simple Biosphere Model 2, SiB2)中,分析不同方案对土壤水分估计的影响,并与集合卡尔曼滤波算法(EnKF)的结果进行比较。研究结果表明,土壤质地和有机质对表层土壤水分模拟结果影响最大而对深层的影响相对较小;利用EnKF和EnKS算法同化表层土壤水分观测数据,均能够显著提高表层和根区土壤水分估计的精度,EnKS算法的精度略高于EnKF且所受土壤质地和有机质的影响小于EnKF;当观测数据稀少时,EnKS算法仍然可以得到较高精度的土壤水分估计。 相似文献
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以深度学习为核心的数据驱动方法逐步应用于地球科学领域,但这类方法在模型的可解释性和物理一致性等方面还存在挑战。在遥感大数据背景下,如何结合深度学习和数据同化方法,发展陆地水循环过程模拟与预报的新技术和新方法成为地球科学领域的重要研究方向。重点梳理了近年来深度学习在改善陆地水循环要素观测数据质量以及深度学习如何减少物理模型不确定性方面的最新进展,从观测、模型和系统集成3个方面凝练出深度学习融合遥感大数据的陆地水文数据同化研究的关键科学问题：(1)深度学习反演遥感产品时,如何增强样本的时空代表性？(2)如何发展数据同化框架下物理导引的深度学习新方法？(3)如何通过“数据—模型”双驱动提升陆地水循环的可预报性？开展相关研究和探索将有助于推动“数据—模型”混合建模方法在水文领域的深入应用,提高陆地水循环过程的模拟和预测能力。 相似文献
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基于土壤水模型及站点资料的土壤湿度同化方法 总被引：7，自引：0，他引：7
基于非饱和土壤水模型和扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter)同化算法并结合陆面过程模型VIC发展了一个土壤湿度同化方案,并进行了理想试验及同化站点资料的同化试验。理想试验结果表明：扩展卡尔曼滤波方法能完整反演土壤湿度廓线,对土壤湿度的估计有较大改善;观测深度、观测层数和观测资料引入频率对同化结果有一定影响;加大观测频率,可以进一步改善同化效果。利用气象强迫驱动陆面模型VIC算出地表入渗条件而进行的同化站点资料的试验所得土壤湿度分布与观测资料基本吻合,反映了站点土壤湿度的月、季变化,表明该方案是合理的。 相似文献
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全球陆面数据同化系统(GLDAS)是全球变化与水循环研究的重要数据源之一.对比分析了1979—2012年间GLDAS多套降水数据与中国地面观测逐月降水数据所反映的中国降水趋势变化空间特征,采用相关系数、平均偏差、相对绝对误差和均方根误差4个指标,从时间变化和空间分布特征两个方面,对GLDAS降水数据在中国区域的数据质量进行了系统评估.结果表明:GLDAS-1的几套数据在时间上具有明显不连续性,1996年数据质量严重异常,2000年数据质量也较差,而且,不论是GLDAS-1数据,还是GLDAS-2数据,都存在前期(1979—1995年)与实测数据吻合度高于后期(1997年以后)的现象;GLDAS数据在中国东部湿润区的质量高于在西部干旱区;从相关性与误差指标来看,GLDAS-1数据质量略优于GLDAS-2(主要体现在1995年以前时段),但是GLDAS-2在数据一致性、数据质量季节稳定性及对趋势性描述能力方面则明显优于GLDAS-1数据. 相似文献
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《地球科学进展》2016,(11)
2016年4月签署的"巴黎协定"的目标是到21世纪下半叶全球人为碳排放与生态系统碳汇持平,为了实现这一目标需要精确计量全球不同地区的碳通量,而全球碳同化系统是有效的技术手段。为此,国家科学技术部在"十三五"期间部署的国家重点研发计划"全球变化及应对"专项资助了"基于多源卫星遥感的高分辨率全球碳同化系统研究"项目。将发展生物圈和大气圈关键参数多源遥感协同反演技术体系、多源卫星与地面观测数据联合碳同化算法,进而建立耦合生态系统模型的高分辨率全球碳同化系统,联合同化多源观测数据,优化生态系统模型关键参数、光合和呼吸碳通量、重点区域人为源碳通量,定量揭示全球陆地生态系统和重点区域人为源碳通量时空格局、生态系统碳源汇驱动机制,为全球变化与应对专项目标的实现和国家决策提供技术与数据支持。 相似文献
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现代数值模拟技术是一种把数值模型与观测资料结合起来对地球系统状态进行理想化评估的方法。除了在数值天气预报和气候分析中发挥重要作用外，数据同化技术也被应用于气候研究的许多方面，如模式初始化、确认及最优化。主要通过几个与中国西部区域气候研究紧密相关的议题，讨论了数据同化在气候模拟中的应用。并且阐述了其将面对的挑战、潜在方法学、最新研究成果和未来发展。 相似文献
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基于水文模型的蒸散发数据同化实验研究 总被引：1，自引：0，他引：1
流域蒸散发定量估算一直是水科学领域的研究前沿,水文模型和遥感反演是当前估算区域蒸散发的常用手段。研究通过数据同化,集成水文模型和遥感模型的优势,耦合遥感蒸散发到水文模型中以实现多源数据下的蒸散发数据同化。选择北京市沙河流域为研究区,分布式时变增益水文模型作为模型算子,基于集合卡尔曼滤波同化算法,利用双层遥感模型模拟的蒸散发同化水文模型,并基于地面通量站观测的日蒸散发进行验证。结果表明,同化结果与观测数据相比平均绝对百分比误差较同化前减少,精度进一步提升,且当遥感观测输入频繁时精度改善明显。研究证明基于水文模型的蒸散发数据同化系统,是一种可实现输出精度更高和时序连续的区域蒸散发的新型模式。该成果将进一步丰富创新蒸散发估算的学科内容,为准确理解区域水循环规律提供科学依据。 相似文献
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The marine environmental forecast plays an increasingly important role in economic growth and infrastructure development, and touches upon many fields and aspects, including marine security, energy resources development and protection, ocean shipping and fisheries. Global Ocean Data Assimilation Experiment (GODAE) OceanView supports the national research groups providing them with coordination and technical support among the partners. Forecasting centers develop and establish global operational ocean forecast systems. The global operational ocean forecasting system uses the ocean dynamic numerical model as the dynamic framework, and the near real-time high-quality observation input field is integrated into the model by data assimilation to realize the future environmental forecasts of the marine conditions covering the multi-time scale. The products are routinely validated with observations in order to assess their quality. This paper briefly introduced and reviewed the development process and current situation of the global ocean forecasting system covered by GODAE OceanView, and outlined the future development of global ocean forecasting. 相似文献
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利用1998年7月6日至8月9日青藏高原GAME-Tibet试验区MS3608站点的4cm、20cm和100cm的土壤水分观测数据同化SiB2模型输出的表层、根区和深层土壤水分,探讨了一个基于集合卡尔曼滤波和简单生物圈模型的单点土壤水分同化方案。分析和评价了集合大小、同化周期、模型误差、背景场误差以及观测误差对同化系统性能的影响。结果表明:①增加集合数目可以减小土壤水分同化系统的误差,但同时又降低了运行效率;②对于集合卡尔曼滤波,初始场的估计是否准确对同化系统性能影响不大;③模型误差和观测误差的准确估计可以提高土壤水分的估计精度;④利用数据同化的方法对土壤水分的估计有显著提高。 相似文献
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利用WRF3D-Var同化多普勒雷达反演风场试验研究 总被引：2，自引：0，他引：2
为了将C波段雷达风场资料更好地应用于数值预报模式中,利用两步变分法反演多普勒雷达风场资料,并处理成标准的常规探空资料,以WRF模式及其三维变分同化系统为平台,针对2013年6月19日发生在天水的一次强暴雨过程进行同化雷达反演风的试验研究.试验结果表明:同化雷达反演风场后,对降水预报的改进能维持12h,尤其同化雷达反演风场后3~9h效果非常显著;0~3h作用不是很明显;9~12h预报具有一定的正作用.另外,循环同化比同化一次效果好,但并不是同化次数越多越好.因此,同化C波段雷达反演风场后,对降水预报具有一定的正作用. 相似文献
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顺序数据同化的Bayes滤波框架 总被引：6，自引：2，他引：4
数据同化是在动力学模型的运行过程中不断融合新的观测信息的方法论,Bayes理论是数据同化的基石.从原理、方法和符号系统为Bayes滤波在数据同化中的应用勾勒一个统一的框架.首先对连续数据同化和顺序数据同化的各种方法做了分类,然后给出了非线性系统顺序数据同化的Bayes递推滤波形式,并在此基础上介绍了典型的顺序数据同化方法--粒子滤波和集合Kalman滤波.粒子滤波实质上是一种基于递推Bayes估计和Monte Carlo模拟的滤波方法,而集合Kalman滤波相当于一种权值相等的粒子滤波.Bayes滤波理论为顺序数据同化提供了更广义的理论框架,从基础的数学理论上揭示了数据同化的基本原理. 相似文献
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This paper is aimed at examining the role of African Global Earth Observation System of Systems (AfriGEOSS) in Earth Observation (EO) mission cooperation on the continent of Africa. It discusses the importance of earth observation programs for developing countries as well as the benefits of international cooperative efforts. The paper further examined some collaborative projects on Earth Observation in Africa and their associated problems. It specifically looked at the EO data coordination initiatives such as the Spatial Data Infrastructure (SDI), GEOSS, Africa Discovery Broker, etc. It then situates AfriGEOSS in the context of African Space Agenda (ASA) with recommendations especially to the Africa Union Commission for the realization of ASA set goals. The paper reiterated that regardless of whether developed or developing, Earth observation information provides substantial benefit supporting economic development, decision making and policy implementation of all countries of the world. This is as a result of its multifarious benefits to humans in areas like agriculture, forestry, risk management, disaster monitoring, maritime, defence and security and natural resources management. Consequently, the paper argued that the numerous benefits from space assets have driven countries within the continent of Africa to either acquire or develop capabilities in space systems which is devoted to improving quality of life in general. The paper concluded that while space systems are expensive, there is need for continuity and sustainability as a result of its numerous advantages to the human’s society. 相似文献
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集合—变分数据同化方法的发展与应用 总被引：3，自引：0，他引：3
近年来,集合—变分数据同化方法已成为大气数据同化领域研究的热点问题.该方法能够综合利用集合卡尔曼滤波和变分同化的优势,是实现“集合预报和数据同化一体化”的有效途径.在分析变分同化和集合卡尔曼滤波优缺点的基础上引出集合—变分数据同化的概念;按照不同实现方式,将集合—变分同化分为协方差线性组合和增加控制变量2类,介绍了相应的研究进展,并将集合—变分同化概念拓展;然后介绍了集合—变分同化在英美两国的应用;最后回顾了集合—变分同化研究的主要问题,展望了未来的发展趋势. 相似文献
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As the important components of the earth’s atmospheric system, cloud and precipitation strongly affect the global hydrology and energy cycles through the interaction of solar and infrared radiation with cloud droplets and the release of latent heat in precipitation development. The microwave observations in cloudy and rainy conditions have a large amount of information closely related to the development of weather systems, especially the severe weather systems like typhoon and rainstorm. Nevertheless, satellite microwave observations are usually only assimilated in clear-sky above the ocean and their cloud and precipitation content is discarded. Over the past two decades, several Numerical Weather Prediction (NWP) centers have gradually developed the “all-sky” approach to make use of the cloud- and precipitation-affected microwave radiances. It’s been proved that the all-sky assimilation can be used to improve the first guessed mass, wind, humidity, cloud and precipitation through the tracer effect. For providing an investigated reference for the future research of all-weather assimilation in domestic numerical weather forecast, this paper reviewed the all-sky assimilation methods using microwave observation data, analyzed the advantages and disadvantages of each method, and discussed the key technical problems and the existing difficulties and challenges in this field. With the development and application of the new generation of NWP model in China, advancing the domestic research of all-weather data assimilation technology will bring more scientific and practical benefits in the future. 相似文献