基于残差重采样粒子滤波的土壤水分估算和水力参数同步优化

陆面数据同化由于能将观测数据和模型模拟有机结合, 已逐步发展为地球科学研究的重要方法之一. 通过数据同化方法在模型中不断融入新的观测数据, 一方面可以有效地校正陆面过程模型的预测轨迹, 提高模型状态变量的估算精度, 另一方面可以不断减小模型中的不确定因素, 优化模型中的相关参数. 在众多数据同化算法中, 粒子滤波算法不受模型线性和误差高斯分布假设的约束, 适用于任意非线性非高斯动态系统, 逐渐成为当前数据同化算法研究的热点. 本研究基于残差重采样粒子滤波算法发展了一个数据同化方案, 将微波亮温数据同化到大尺度半分布式VIC (Variable Infiltration Capacity)陆面水... View More