Подробности

Категория: Июнь 2024

Вариационное усвоение спутниковых данных SМАР о поверхностной влажности почвы в комплексной модели урбанизированных территорий

Ч. Менг, Х. Ли, Ц. Цуй

Влажность почвы является ключевым параметром при моделировании характеристик поверхности суши. Алгоритм вариационного усвоения данных применен к комплексной модели урбанизированных территорий для усвоения данных о влажности почвы уровня 4, полученных в рамках миссии НАСА по активному и пассивному определению влажности почвы SMAP (Soil Moisture Active Passive). Для проверки использованы данные о влажности почвы на глубине 10 см, полученные на восьми станциях. Разработан простой аналитический алгоритм для оценки весовой матрицы ошибок в функции затрат. Результаты исследования показали, что при усвоении данных SMAP результаты моделирования поверхностной объемной влажности почвы улучшились почти для всего района исследований. Для большинства временных периодов с усвоением точность расчета поверхностной объемной влажности почвы повышалась. При усвоении по сравнению с данными наблюдений на восьми станциях качество определения объемной влажности почвы на глубине 10 см улучшилось за весь период исследований.