專利名稱：：一種土壤水分監(jiān)測的數(shù)據(jù)同化方法
技術(shù)領(lǐng)域：
：本發(fā)明涉及一種土壤水分監(jiān)測的數(shù)據(jù)同化方法。
背景技術(shù)：
：傳統(tǒng)的土壤水分監(jiān)測是通過實(shí)地采樣得到土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)，這種方式費(fèi)時費(fèi)力，而且監(jiān)測范圍較小、數(shù)據(jù)獲取的時間較長。此外，受土壤性質(zhì)、地表覆蓋狀況、氣候條件等影響，土壤水分的空間和時間變化非常大。僅利用實(shí)地觀測數(shù)據(jù)顯然不能滿足大面積連續(xù)土壤水分監(jiān)測的要求。與單點(diǎn)的實(shí)測法相比，遙感具有全球范圍的空間感知能力，地表土壤水分變化可以在遙感影像上通過光譜特征表現(xiàn)出來，各種空間分辨率遙感影像成為大范圍監(jiān)測土壤水分的重要技術(shù)手段。鑒于可見光一近紅外遙感受云層、大氣氣溶膠、水汽含量等因素的影響比較大，有效的遙感數(shù)據(jù)獲取時間間隔較長，遙感獲得的是地表土壤水分信息的瞬時值，這些因素導(dǎo)致難以對土壤水分變化的深入分析和預(yù)測。生態(tài)過程模型將水分變化有關(guān)的物理過程進(jìn)行了機(jī)理性的描述，并將土壤水分有關(guān)的參數(shù)通過數(shù)理方程表達(dá)出來，能夠計算給定時間的土壤水分。它有助于理解土壤、大氣和植被之間的相互反饋?zhàn)饔煤蜁r間的動態(tài)變化過程。當(dāng)生態(tài)過程模型擴(kuò)展到大空間尺度上時，模型參數(shù)隨時間和空間的變異性導(dǎo)致生態(tài)過程模型越來越復(fù)雜和難以確定。特別是當(dāng)一些參數(shù)隨時間和空間發(fā)生變化，相應(yīng)沒有或只有很少的幾個離散的實(shí)地觀測數(shù)據(jù)來校正的時候，會導(dǎo)致模型的誤差隨時間累積，對土壤水分的估計會漸漸偏離真實(shí)值。
發(fā)明內(nèi)容本發(fā)明的目的是提供一種土壤水分監(jiān)測的數(shù)據(jù)同化方法，具體是通過數(shù)據(jù)同化來進(jìn)行土壤水分監(jiān)測。本發(fā)明提供的方法，包括如下步驟-(1)用生態(tài)過程模型作為動態(tài)模型模擬每日土壤水分的空間分布狀況，動態(tài)模型中的初始值為初始參數(shù)和初始土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)，運(yùn)行動態(tài)模型，輸出模擬的土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)；將土壤表面的遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行反演獲得表層土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)；將遙感數(shù)據(jù)對應(yīng)日的模擬土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)和遙感數(shù)據(jù)反演得到的表層土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)結(jié)合起來進(jìn)行數(shù)據(jù)同化，得到優(yōu)化的生態(tài)過程模型參數(shù)；(2)將優(yōu)化后的參數(shù)代入步驟(1)的動態(tài)模型，重新運(yùn)行動態(tài)模型，獲得模擬的每日土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)。所述方法包括至少一個同化周期，每個同化周期中只存在一個遙感數(shù)據(jù)，且該遙感數(shù)據(jù)的對應(yīng)日為同化周期中的最后一日，所述每個同化周期包括以下步驟(1)用生態(tài)過程模型作為動態(tài)模型模擬同化周期中每日土壤水分的空間分布狀況，動態(tài)模型中的初始值為初始參數(shù)和初始土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)，運(yùn)行動態(tài)模型，輸出模擬的土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)；將同化周期中土壤表面的遙感數(shù)據(jù)反演為表層土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)；將遙感數(shù)據(jù)對應(yīng)日的模擬土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)和將遙感數(shù)據(jù)反演得到的表層土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)結(jié)合起來進(jìn)行數(shù)據(jù)同化，得到優(yōu)化的生態(tài)過程模型參數(shù)；(2)將優(yōu)化后的參數(shù)代入步驟(1)的動態(tài)模型，重新從同化周期的起始時間運(yùn)行動態(tài)模型，獲得模擬的同化周期中每日土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)。所述方法可包括兩個以上的同化周期；將上一個同化周期的步驟(2)得到的土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)集合的平均值作為下一個同化周期的初始土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)，將上一個同化周期得到的優(yōu)化后的參數(shù)集合的平均值作為下一個同化周期的初始參數(shù)，重復(fù)進(jìn)行步驟(1)和步驟(2)。所述步驟(1)中，運(yùn)行動態(tài)模型前，可在所述初始參數(shù)的基礎(chǔ)上加上一個高斯擾動，得到參數(shù)集合。所述動態(tài)模型具體可采用修改后的BorealEcosystemProductivitySimulator(BEPS)模型。BEPS綜合了能量平衡、光合作用、自養(yǎng)呼吸、土壤有機(jī)質(zhì)分解、土壤水分平衡等生態(tài)過程，是一種生態(tài)過程綜合模型。BEPS模型成功地將遙感數(shù)據(jù)加入到生態(tài)過程模型中，解決了時間和空間尺度轉(zhuǎn)換的難題。BEPS模型的具體流程包括參數(shù)預(yù)估計、輸入數(shù)據(jù)、陰葉和陽葉分離模型、植被凈第一生產(chǎn)力的計算、土壤水分平衡的計算、模型輸出等模塊。所述動態(tài)模型具體如下出發(fā)模型為BorealEcosystemProductivitySimulator(BEPS)模型；將出發(fā)模型進(jìn)行了如下修改在模型輸入數(shù)據(jù)階段將模型與土壤水分有關(guān)的參數(shù)設(shè)置成變量，并進(jìn)行擾動產(chǎn)生相應(yīng)集合；將模型中的土壤水分估算的桶式模型改成兩層土壤水分平衡模型，其中第一層從地表到地下10cm，第二層從地下10cm到地下飽和層以上。所述遙感數(shù)據(jù)具體可為遙感短波紅外波段和近紅外波段反演的短波紅外水分脅迫指數(shù)(ShortwaveInfraredPerpendicularWaterStressIndex，SPSI)。所述數(shù)據(jù)同化的方法具體可為集合卡爾曼濾波算法(EnsembleKalmanFilter,EnKF)。該方法將地表生態(tài)水文模型看成近似隨機(jī)動態(tài)預(yù)報，用一個模型狀態(tài)變量集合去代表模型中的欲求狀態(tài)變量的概率密度函數(shù)，通過向前積分模型，動態(tài)地計算模型的概率密度函數(shù)所對應(yīng)的統(tǒng)計特性(如均值與協(xié)方差)，從而避免了背景誤差方差是已知的或不隨時間變化的假設(shè)。數(shù)據(jù)同化技術(shù)在融合和協(xié)調(diào)遙感技術(shù)和生態(tài)建模技術(shù)方面起了橋梁作用，可以更好地估計土壤水分。為此，本專利首次提出并采用數(shù)據(jù)同化來進(jìn)行土壤水分監(jiān)測，它通過數(shù)據(jù)同化，用遙感影像反演的土壤水分來調(diào)整生態(tài)過程模型的關(guān)鍵參數(shù)，對模型參數(shù)優(yōu)化，使模型參數(shù)由于時空變化而導(dǎo)致的誤差積累能夠得到釋放；同時調(diào)整模型土壤水分運(yùn)行的軌跡使其更加接近實(shí)際生態(tài)水文過程，提高土壤水分變化預(yù)測精度。利用本發(fā)明所提供的兩階段土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)同化方法與技術(shù)(參見圖l)，可實(shí)現(xiàn)土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)的時空尺度的擴(kuò)展，具有計算精度高、計算方法簡便、易于大面積推廣應(yīng)用等優(yōu)點(diǎn)。而且，本發(fā)明中的兩階段土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)同化方法不僅可以得到時空上優(yōu)化的土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)，由于動態(tài)模型的參數(shù)也通過數(shù)據(jù)同化得到優(yōu)化，能夠有效提高生態(tài)過程模型對土壤水分的預(yù)測能力、并揭示了土壤水分的時空動態(tài)演變規(guī)律，結(jié)果是穩(wěn)定與可靠的。本發(fā)明的方法解決了現(xiàn)有的土壤水分監(jiān)測方法受區(qū)域性、時間性、模型參數(shù)的擾動和多源數(shù)據(jù)的誤差帶來的土壤水分測量偏差等缺陷，實(shí)現(xiàn)可從單點(diǎn)到區(qū)域的土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)同化與參數(shù)優(yōu)化的擴(kuò)展，從而得到時空連續(xù)的土壤水分監(jiān)測數(shù)據(jù)，為農(nóng)業(yè)生產(chǎn)、氣象預(yù)報與氣候變化研究提供可靠的土壤水分信息。本發(fā)明所提供方法不僅可實(shí)現(xiàn)時空尺度的土壤水分連續(xù)監(jiān)測，還可將土壤水分的變化和水熱環(huán)境脅迫下植被的生理響應(yīng)機(jī)制聯(lián)系起來，顯著提高了干旱監(jiān)測和災(zāi)損評估的精度，具有重要應(yīng)用前景。圖1為兩階段土壤水分同化模型的流程示意圖。圖2為實(shí)施例1的兩階段土壤水分同化模型流程示意圖。圖3為土壤水分觀測點(diǎn)驗證的實(shí)地土壤水分和SPSI之間的線性關(guān)系。圖4為固原站BEPS土壤水分模擬效果的地面驗證結(jié)果。具體實(shí)施例方式以下的實(shí)施例便于更好地理解本發(fā)明，但并不限定本發(fā)明。下述實(shí)施例中的實(shí)驗方法，如無特殊說明，均為常規(guī)方法。下述實(shí)施例中所用的試驗材料，如無牛^說明，均為自常規(guī)生化試劑商店購買得到的。以下以圖2為例進(jìn)一步闡述本發(fā)明的技術(shù)方案。根據(jù)具體研究時段和對應(yīng)的遙感數(shù)據(jù)的可利用情況，可將研究時段分為若干同化周期，每個同化周期為r。時刻至^^時刻，在每個同化周期的最后一天，需獲得該天的近紅外和短波紅外波段的遙感數(shù)據(jù)。第一個同化周期的步驟如下(一)參數(shù)優(yōu)化階段1、Z。^,的模擬值集合在^。時刻(同化周期l的開始時刻)，首先是產(chǎn)生集合。對于動態(tài)模型(生態(tài)過程模型)來說，土壤水分估計的誤差主要來源于模型參數(shù)的時空變異性帶來的誤差，主要考慮改進(jìn)的生態(tài)過程模型BEPS中三個參數(shù)，包括葉面積指數(shù)(LeafAreaIndex,LAI)、最大氣孔導(dǎo)度和根密度系數(shù)，在同化中分別把這三個參數(shù)標(biāo)示為《，《和《。為了考慮模型誤差，在模型的每一步運(yùn)算時，首先產(chǎn)生模型參數(shù)擾動集合。假設(shè)參數(shù)之間是獨(dú)立的且各自服從高斯分布。各參數(shù)集合通過在各個參數(shù)初始的估計值的基礎(chǔ)上加上一個隨機(jī)的高斯擾動得到。參數(shù)的擾動用f表示，其上標(biāo)7'表示集合中的第7個成員的擾動值"'的取值范圍從l到n，n為集合總的成員個數(shù))；上標(biāo)中的減號(-)表示在數(shù)據(jù)同化前參數(shù)的擾動值。參數(shù)e的下標(biāo)z'表示對應(yīng)的上述三個參數(shù)之一，z'=l，2或3;參數(shù)0的上標(biāo)7表示參數(shù)集合中的第7個成員，上標(biāo)中的減號(-)表示在數(shù)據(jù)同化前加上擾動后參數(shù)的值。^W，^表示一個服從均值為零,方差等于^的高斯分布函數(shù)，i的下標(biāo)^表示對應(yīng)的時刻，說明參數(shù)集合的這種高斯分布是隨時間變化的。利用經(jīng)過擾動后的參數(shù)集合，聯(lián)合初始的土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)及動態(tài)模型其它的輸入數(shù)據(jù)(如每日的氣象數(shù)據(jù)、土地利用數(shù)據(jù)等)，使模型在時間上積分，得到/。L,(開始時刻結(jié)束時刻)每日土壤水分的模擬值集合。動態(tài)模型采用改進(jìn)的BEPS模型，用^￡/^"7，"，^_)表示。其中《表示模型在^時刻土壤水分集合中的第7個成員；"表示模型輸入的其它參數(shù)(設(shè)定為常量)；0代表上述三個參數(shù)集合，其上標(biāo)>_表示每個參數(shù)集合中數(shù)據(jù)同化前的第7個集合成員。2、"w時刻，利用遙感反演表層土壤水分當(dāng)動態(tài)模型運(yùn)行到"w時刻，獲取相應(yīng)的遙感數(shù)據(jù)并根據(jù)SPSI指數(shù)反演對應(yīng)的表層土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)。利用M0DIS500m分辨率的遙感數(shù)據(jù)。,^時刻遙感反演的土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)用x^'^表示。將遙感反演的0-10cm土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)利用平均值為0，方差等于土壤水分反演誤差的高斯分布的隨機(jī)數(shù)進(jìn)行擾動，得到遙感反演的土壤水分集合。《fo，'￡rf中的上標(biāo)/即表示上述遙感反演的土壤水分?jǐn)_動產(chǎn)生的集合中的第/個成員。W(G，&w，。ss)表示用來對遙感反演的土壤水分進(jìn)行擾動的高斯分布函數(shù)，《表示由上述高斯分布函數(shù)隨機(jī)采樣得到的擾動值。3、參數(shù)優(yōu)化將遙感反演的0-10cm土壤水分集合、動態(tài)模型模擬的土壤水分的集合以及模型輸入的參數(shù)集合輸入到集合卡爾曼濾波器中，通過集合卡爾曼更新方程進(jìn)行數(shù)據(jù)同化，得到優(yōu)化的參數(shù)集合和優(yōu)化的土壤水分集合(同化后的參數(shù)和土壤水分集合成員都用上標(biāo)y+表示)。在這個過程中，模型中的待優(yōu)化參數(shù)通過觀測值進(jìn)行了調(diào)整，調(diào)整后的參數(shù)集合和觀測值集合之間的誤差方差最小。(二)土壤水分更新階段利用優(yōu)化的模型參數(shù)集合從^時刻開始重新驅(qū)動動態(tài)模型，得到^,^整個同化時段模型對土壤水分模擬的優(yōu)化值。將^J寸刻的土壤水分的均值及優(yōu)化的參數(shù)的均值作為下一個同化周期的初始值，進(jìn)入下一個同化周期，可得到整個研究時段的土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)。在每一個同化周期，生態(tài)過程模型被運(yùn)行了兩次。土壤水分是每日進(jìn)行優(yōu)化的，模型參數(shù)只在有遙感反演值的時候更新。實(shí)施例l、應(yīng)用本發(fā)明的方法進(jìn)行土壤水分監(jiān)測以下以寧夏固原地區(qū)為例對本發(fā)明的方法進(jìn)行闡述。經(jīng)度106°16，，諱度36°00，。以2004年DOY(Dayofyear)=99109天(2004年第99天109天)作為同化周期l，獲取第一天和最后一天(即D0Y二99和DOY:109)時相應(yīng)的遙感數(shù)據(jù)，第一天的遙感數(shù)據(jù)用來反演表層土壤水分驅(qū)動動態(tài)模型。以后每十天作為一個同化周期，分別為同化周期2、同化周期3、同化周期4、同化周期5、同化周期6、同化周期7，每個同化周期的最后一天獲取相應(yīng)的遙感數(shù)據(jù)。一、應(yīng)用本發(fā)明的方法進(jìn)行土壤水分監(jiān)測本實(shí)施例中的流程示意圖見圖2。本實(shí)施例采用的動態(tài)模型出發(fā)模型為BorealEcosystemProductivitySimulator(BEPS)模型；將出發(fā)模型進(jìn)行了如下修改在模型輸入數(shù)據(jù)階段將模型與土壤水分有關(guān)的參數(shù)設(shè)置成變量，并進(jìn)行擾動；將模型中的土壤水分估算的桶式模型改成兩層土壤水分平衡模型，其中第一層從地表到地下10cm,第二層從地下10cm到地下飽和層以上。最初的BEPS模型利用"桶式模型"，根據(jù)降雨、蒸發(fā)、滲透等過程計算每日的土壤水分平衡。a『-尸+s—r?！猺一a—￡5(d其中A『是土壤中水分的變化量；P表示降雨量；&為over-story的蒸發(fā)量；^為urKler-story的蒸發(fā)量；S為融雪量；^為表面徑流；^為土壤蒸發(fā)。為了利用遙感反演的表層土壤水分和模型進(jìn)行數(shù)據(jù)同化，將BEPS模型中"桶式模型"進(jìn)一步修改成兩層0-10cm;lOcm至地表飽和層。其中，0-10cm(第一層)的水分平衡可以寫成A『'。戸!=尸+S—(r+&),oyerl-『p(2)其中A『—H為第一層土壤中水分的變化量；P為降雨量；S為融雪量；"+^)—"是土壤第一層的總的蒸散量(包括)；^是水分從土壤第一層到第二層的垂直滲漏。其中，土壤第二層的水分平衡可寫成A『/。戸2=—(T+五s),砂"2—及。#(3)其中A『—"是土壤第二層的土壤水分的變化量；(7+^)/。^2為是土壤第二層的總的蒸散量；&#是徑流量，^是水分從土壤第一層到第二層的垂直滲漏。首先將遙感數(shù)據(jù)的近紅外波段和短波紅外波段轉(zhuǎn)化為短波紅外水分脅迫指數(shù)(ShortwaveInfraredPerpendicularWaterStressIndex,SPSI指數(shù))，并通過實(shí)地采樣的土壤水分樣點(diǎn)作為驗證點(diǎn)，將SPSI指數(shù)轉(zhuǎn)化為空間上連續(xù)的表層土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)。寧夏回族自治區(qū)中部和南部山區(qū)7個土壤水分觀測點(diǎn)驗證的實(shí)地土壤水分和SPSI之間的線性關(guān)系見圖3，其中縱坐標(biāo)表示對應(yīng)的實(shí)地土壤水分觀測值，橫坐標(biāo)表示對應(yīng)的SPSI指數(shù)。圖中的線性公式表示實(shí)地土壤水分和SPSI的線性擬合公式；i表示對應(yīng)兩者的相關(guān)系數(shù)；SD表示標(biāo)準(zhǔn)差。(一)同化周期11、參數(shù)優(yōu)化階段(1)f。"^的模擬值集合動態(tài)模型中的初始值為初始參數(shù)(^)和初始土壤水分(X)。土壤水分的初始值根據(jù)該天的遙感數(shù)據(jù)由SPSI反演而得，D0Y:99天為例，遙感反演的初始的土壤水分為0.16(體積百分含量)。選擇對生態(tài)過程模型進(jìn)行水分平衡計算有關(guān)鍵影響作用的三個參數(shù)，包括葉面積指數(shù)(LAI)(6》、根密度系數(shù)(e3)和最大氣孔導(dǎo)度(92)，葉面積指數(shù)的初始值為0.6，根密度系數(shù)的初始值為0.91，最大氣孔導(dǎo)度的初始值為0.005(mms")。假設(shè)參數(shù)之間是獨(dú)立的且各自服從高斯分布，各參數(shù)集合通過在各個參數(shù)初始的估計值的基礎(chǔ)上加上一個高斯擾動得到。各參數(shù)集合見表l。表l各初始參數(shù)擾動后得到的集合(集合成員數(shù)『10)<table>tableseeoriginaldocumentpage10</column></row><table>利用葉面積指數(shù)、根的密度系數(shù)和最大氣孔導(dǎo)度經(jīng)過擾動后的集合，聯(lián)合初始的土壤水分值及動態(tài)模型其它的輸入數(shù)據(jù)(包括每日的氣象數(shù)據(jù)、土地利用數(shù)據(jù)、葉面積指數(shù)數(shù)據(jù))，使模型積分，得到G"M(時間間隔等于每個同化周期的長度)每日土壤水分的模擬值集合(;c,、)。考慮到葉面積指數(shù)的輸入數(shù)據(jù)精度比較高，不作為參數(shù)優(yōu)化的對象，但也進(jìn)行了擾動，以充分考慮葉面積指數(shù)的擾動對模型模擬帶來的誤差。(2)^""時刻，利用遙感反演表層土壤水分2004D0Y=109天固原站點(diǎn)的遙感數(shù)據(jù)反演的土壤水分值為0.125。將遙感反演的0-10cm土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)利用平均值為0，方差等于土壤水分反演誤差的高斯分布的隨機(jī)數(shù)進(jìn)行擾動，得到遙感反演的0-10cm土壤水分集合(;c。fo)fw時刻遙感反演的土壤水分集合見表2。表2f^時刻遙感反演的土壤水分值擾動后得到的集合<table>tableseeoriginaldocumentpage10</column></row><table>(3)參數(shù)優(yōu)化在^"d時刻，將遙感反演的0-10cm土壤水分集合(x。s^o、動態(tài)模型模擬的土壤水分的集合(x。)以及模型輸入的兩個參數(shù)集合(根的密度系數(shù)、最大氣孔導(dǎo)度)輸入到集合卡爾曼濾波器中，通過集合卡爾曼更新方程優(yōu)化參數(shù)集合和土壤水分集合。在這個過程中，模型兩個待優(yōu)化參數(shù)通過觀測值進(jìn)行了調(diào)整，調(diào)整后的參數(shù)集合和觀測值的集合之間的誤差方差最小。優(yōu)化后得到的各個參數(shù)集合見表3，優(yōu)化后得到的土壤水分集合見表4。表3優(yōu)化后得到的各個參數(shù)集合和土壤水分集合<table>tableseeoriginaldocumentpage11</column></row><table>表4優(yōu)化后得到的土壤水分集合<table>tableseeoriginaldocumentpage11</column></row><table>2、土壤水分更新階段利用優(yōu)化的模型參數(shù)集合從r。時刻開始重新驅(qū)動動態(tài)模型，得到/。/^整個同化時段模型對土壤水分模擬的優(yōu)化值，見表5。_表5f。"^整個同化時段模型對土壤水分模擬的優(yōu)化值<table>tableseeoriginaldocumentpage11</column></row><table>將上一個同化周期中時刻的土壤水分的均值及優(yōu)化的參數(shù)的均值作為下一個同化周期的初始值，重復(fù)步驟(一)和步驟(二)。將每次模型同化前的模擬值、同化后的模擬值(經(jīng)過參數(shù)優(yōu)化)和相應(yīng)時間實(shí)際檢測土壤得到的土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)作對比，試驗結(jié)果如圖4所示。權(quán)利要求1、一種土壤水分監(jiān)測方法，包括以下步驟(1)用生態(tài)過程模型作為動態(tài)模型模擬每日土壤水分的空間分布狀況，動態(tài)模型中的初始值為初始參數(shù)和初始土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)，運(yùn)行動態(tài)模型，輸出模擬的土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)；將土壤表面的遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行反演獲得表層土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)；將遙感數(shù)據(jù)對應(yīng)日的模擬土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)和遙感數(shù)據(jù)反演得到的表層土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)結(jié)合起來進(jìn)行數(shù)據(jù)同化，得到優(yōu)化的生態(tài)過程模型參數(shù)；(2)將優(yōu)化后的參數(shù)代入步驟(1)的動態(tài)模型，運(yùn)行動態(tài)模型，獲得模擬的每日土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)。2、如權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于所述方法包括至少一個同化周期，每個同化周期中只存在一個遙感數(shù)據(jù)，且該遙感數(shù)據(jù)的對應(yīng)日為同化周期中的最后一日，所述每個同化周期包括以下步驟(1)用生態(tài)過程模型作為動態(tài)模型模擬同化周期中每日土壤水分的空間分布狀況，動態(tài)模型中的初始值為初始參數(shù)和初始土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)，運(yùn)行動態(tài)模型，輸出模擬的土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)；將同化周期中土壤表面的遙感數(shù)據(jù)反演為表層土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)；將遙感數(shù)據(jù)對應(yīng)日的模擬土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)和將遙感數(shù)據(jù)反演得到的表層土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)結(jié)合起來進(jìn)行數(shù)據(jù)同化，得到優(yōu)化的生態(tài)過程模型參數(shù)；(2)將優(yōu)化后的參數(shù)代入步驟(1)的動態(tài)模型，重新從同化周期的起始時間運(yùn)行動態(tài)模型，獲得模擬的同化周期中每日土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)。3、如權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于所述方法包括兩個以上的同化周期;將上一個同化周期的步驟(2)得到的土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)集合的平均值作為下一個同化周期的初始土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)，將上一個同化周期得到的優(yōu)化后的參數(shù)集合的平均值作為下一個同化周期的初始參數(shù)，重復(fù)進(jìn)行步驟(1)和步驟(2)。4、如權(quán)利要求1至3中任一所述的方法，其特征在于所述步驟(1)中，運(yùn)行動態(tài)模型前，在所述初始參數(shù)的基礎(chǔ)上加上一個高斯擾動，得到參數(shù)集合。5、如權(quán)利要求1至4中任一所述的方法，其特征在于所述動態(tài)模型如下出發(fā)模型為BorealEcosystemProductivitySimulator模型；將出發(fā)模型進(jìn)行了如下修改在模型輸入數(shù)據(jù)階段將模型與土壤水分有關(guān)的參數(shù)設(shè)置成變量，并進(jìn)行擾動產(chǎn)生相應(yīng)集合；將模型中的土壤水分估算的桶式模型改成兩層土壤水分平衡模型，其中第一層從地表到地下10cm，第二層從地下10cm到地下飽和層以上。6、如權(quán)利要求1至5中任一所述的方法，其特征在于所述遙感數(shù)據(jù)為遙感短波紅外波段和近紅外波段反演的短波紅外水分脅迫指數(shù)。7、如權(quán)利要求1至6中任一所述的方法，其特征在于所述數(shù)據(jù)同化的方法為集合卡爾曼濾波算法。全文摘要本發(fā)明公開了一種土壤水分監(jiān)測的數(shù)據(jù)同化方法。本發(fā)明提供的方法至少包括一個同化周期，每個周期包括以下步驟(1)用生態(tài)過程模型作為動態(tài)模型模擬每日土壤水分的空間分布狀況，動態(tài)模型中的初始值為初始參數(shù)和初始土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)，運(yùn)行動態(tài)模型，輸出模擬的土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)；將土壤表面的遙感數(shù)據(jù)進(jìn)行反演獲得表層土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)；將遙感數(shù)據(jù)對應(yīng)日的模擬土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)和遙感數(shù)據(jù)反演得到的表層土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)結(jié)合起來進(jìn)行數(shù)據(jù)同化，得到優(yōu)化的生態(tài)過程模型參數(shù)；(2)將優(yōu)化后的參數(shù)代入步驟(1)的動態(tài)模型，運(yùn)行動態(tài)模型，獲得模擬的每日土壤水分?jǐn)?shù)據(jù)。本發(fā)明所提供方法可將土壤水分的變化和水分虧缺脅迫下植被的生理響應(yīng)機(jī)制聯(lián)系起來，提高了田間土壤水分監(jiān)測和干旱評估的精度，具有重要應(yīng)用前景。文檔編號G01N21/00GK101614651SQ20091009003公開日2009年12月30日申請日期2009年7月29日優(yōu)先權(quán)日2009年7月29日發(fā)明者琳朱,秦其明申請人:北京大學(xué)