LDAS 北京大学 定量遥感班课件

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1、陆面数据同化：理论、方法与应用李新中国科学院寒区旱区环境与工程研究所陆面数据同化北京大学“定量遥感”研究生精品课程班，2010年7月5日提纲•地球表层系统科学研究与数据同化•陆面数据同化：原理和方法•数据同化方法概述•中国陆面数据同化系统研究进展•一些研究热点•小结•参考文献2一、地球观测系统中的数据同化－GEOSS灾害健康能源集成观测、模拟和数据管理系统的系统气候天气协同9大社会福利领域的系统能力用户建设需求水农业整合全球观测系统的系统生态生物多样性3数据同化与地球系统科学•四维数据同化，作为地球物理科学的一分支，对于将多样的、时间上不一致的，空间上不完全的观测整

2、合到一个演进的地球物理系统的一致性表达中，是至关重要的。•模型数据同化对于观测和理解全球变化具有战略性的意义，是地球系统科学方法论的重要组成部分。PanelonModel-AssimilatedDataSetsforAtmosphericandOceanicResearch,NationalResearchCouncil,1991.FourDimensionalModelAssimilationofData.NationalAcademy4Press.陆面／水文数据同化的发展•相对于大气和海洋科学而言，陆面和水文数据同化系统的研究则开始较晚。在IUGG1991-94

3、美国国家报告中，McLaughlin总结到：“数据同化在水文学中迄今还未成为一个独特的领域，因此，在目前鉴别这一领域的研究活动都带有某种主观性和武断性”…“作者还没有见到一个利用分布式水文模型同化观测数据的研究”（McLaughlin,1995）。•NASA、NOAA、ESA、中科院等机构近年来迅速建立起实用的陆面数据同化系统。NLDAS,GLDAS,ELDAS,CLDAS…•2001年之后，许多出版物涌现，地球物理和遥感会议开始专门讨论陆面数据同化。•中国：自然科学基金、973、863和气象专项等都开始支持陆面数据同化研究。NLDAS,GLDAS,ELDASCLD

4、ASNLDAS-E碳数据同化的发展•近年来国际上正成为研究热点的碳循环“模型－数据整合（model-datasynthesis）”或者“模型－数据融合”方法，立足于在碳循环模型的动力学框架内融合多种碳观测。这个广义概念包括碳数据同化和碳循环模型参数标定两个方面，实质是在考虑数据误差的时空分布和模型误差的基础上，实现模型信息和观测信息的最优融合。•已有的单点试验及发展区域和全球碳数据同化系统的试验结果表明，将LAI和fpar等卫星遥感产品融合到各种DGVM中，可以显著改善对于NPP和NEP的估计，模型－观测融合的结果比单独的模拟或者观测都要好，不确定性也显著减少，误差

5、的动态演进也被定量化。6二、数据同化：原理与方法Gauss,KarlFriedrich(1777-1855)NorbertWiener(1894-1964)RudolfEmilKalman(1930-)2.1Richard方程－从微观到宏观1参数：21强烈的空间异质性（3个以上数量级）时间上随土壤水分而变化微观上可观测∂θ∂∂ψ网格和其他宏观尺度上几乎不可测=K(θ)(+1)∂t∂z∂z2变量的初始化：33中等程度的空间异质性强烈的时间变化∂θ11微观上可观测1=[(D+D−Ro)−Q−E]cd11,2gs网格和其他宏观尺度上很难观测∂tDρ1l3∂θ1

6、12=[Q−Q−E]3边界条件（驱动）：1,22,3ct∂tD2ρl弱到中等程度的空间异质性强烈的时间变化∂θ31微观上可观测=[Q−Q]2,33∂tD网格和其他宏观尺度上接近于可观测38模型模拟的特点•模型的统一时空尺度为陆地碳循环的一致性“估计”提供了一个时空连续的动力学框架，可以重演过去、预测未来。•以碳循环模型为例，曹明奎等（2004）评价了现有观测系统和模型的不一致性，指出对于地气碳交换量和碳储量，不同观测系统之间以及观测和模拟之间的结果可相差一倍之多，导致到同一种生态类型是碳汇还是碳源的认识甚至不清。多种DGVM及碳循环模型的相互比较也发现它们之间的模拟

7、结果差异很大（Crameretal.,2001）。•模型的不确定性很大，模型物理结构、参数、驱动和初始条件的不确定性都可能通过复杂的误差传递反映到模拟结果中。9假设一•水循环（及其他地表过程？）在微观尺度上的基本过程是已知的，但由于影响这些过程的边界条件和参数、以及水循环变量自身在空间和时间上的高度异质性，将微观尺度上的水文过程推绎到宏观尺度（网格、流域）时，存在着很大的不确定性。这种不确定性往往不是由未知的过程造成的，而是由时空异质性所带来的不确定性所造成的。102.2点观测的特点%U漠河中国科学院资源环境科学领域野外站分布国家气象观测站点分布$T海伦$T三江