基于DHSVM的遥感土壤水分数据同化对水文过程关键要素的影响——以湘江流域为例

作者：闵馨童; 朱轲; 朱仟^*; 魏庆

来源：中山大学学报：自然科学版（中英文）, 2023, 1-11.

DOI：10.13471/j.cnki.acta.snus.ZR20230001

• DHSVM
• EnKF
• 多源遥感数据
• 土壤水分
• 数据同化

本文旨在探究基于集合卡尔曼滤波（EnKF）的多源遥感土壤水分数据同化对于分布式水文模型DHSVM模拟过程中关键要素的影响。以湘江流域为例，选择SMAP和ASCAT遥感土壤水分数据，利用EnKF算法对DHSVM进行土壤水分模块的遥感数据同化。通过对比分析无同化方案、ASCAT同化方案和SMAP同化方案得到的径流和土壤水分结果，评估多源遥感土壤水分数据同化对水文关键变量模拟的影响。结果显示，湘江流域内，ASCAT同化无论是从径流模拟还是土壤水分模拟方面都要优于SMAP同化。径流模拟方面，ASCAT同化方案的NSE(NSE=0.677)相比无同化方案（NSE=0.662）有所提升，BIAS值减小了1.7个百分点。土壤水分模拟方面，相比无同化方案，ASCAT同化NSE提升了10%,BIAS减小了4.7个百分点，RMSE减小了12.5%。相对而言，SMAP同化方案整体模拟效果的改进并不显著。研究结果突出了遥感土壤水分数据同化的有效性，对水文变量模拟的改进具有重要意义。

• 单位
  东南大学; 土木工程学院