兩類濾波方法在估算土壤濕度方面的對比研究.pdf

1、集合卡曼濾波(EnKF)利用蒙特卡羅方法統(tǒng)計背景場的誤差協(xié)方差矩陣，解決了卡曼濾波在數(shù)據(jù)同化時需要對模型算子和觀測算子線性化的缺點，易于使用，被廣泛地應(yīng)用到陸面數(shù)據(jù)同化中宋估算土壤濕度廓線。
　　 EnKF雖然可以用非線性模式產(chǎn)生集合背景預(yù)報場，但是最優(yōu)分析場是建立在模式誤差間關(guān)聯(lián)為線性且誤差為高斯分布的假設(shè)上，而實際土壤濕度方程為高度非線性。同時，土壤濕度又存在固定取值范圍；過干和過濕都會造成集合樣本偏斜。為了考查這些不利因素

2、可能的影響，特引入非線性粒子濾波，來定量比較它們在估算土壤濕度廓線的速度和精度等方面異同。
　　 首先，本論文引入了基于貝葉斯原理計算粒子的后驗概率分布的粒子濾波中采樣重要性重采樣算法(Sampling importance Resampling，SIR)，它不需模式誤差為正態(tài)以及誤差為線性關(guān)聯(lián)的假設(shè)，并且可以提供誤差分布的高階矩信息；它在更新背景場樣本時每個粒子的權(quán)重不同，而集合卡曼濾波粒子的權(quán)重都是相同的。其次，為了評估土壤

3、濕度樣本在土壤過干或過濕時出現(xiàn)的偏斜性甚至雙模態(tài)，考慮到西北黃土高原陸面過程的重要性，本論文選取黃土土壤的逐漸變干過程來進行觀測模擬同化試驗。最后，選用2003年土壤濕度試驗(SMEX03)的站點觀測資料進行實際大氣觀測驅(qū)動下同化試驗。通過上述實驗可以得出：
　　 1、估算土壤濕度的EnKF同化方案雖然不滿足集合卡曼濾波最優(yōu)解需要的條件，但它卻能快速地估算出土壤濕度廓線，加之所需粒子樣本較少，計算量也較??；而SIR雖然無此限制，

4、但只有在大樣本的條件下才能達到相同的土壤濕度估算精度，因此無論從速度和計算量來看都比EnKF遜色。
　　 2、兩者樣本統(tǒng)計分布隨同化過程也完全不同，EnKF的樣本集合的邊緣概率密度分布始終保持為一個單峰分布，而SIR方法的樣本粒子卻經(jīng)歷了從一個峰值到兩個再到一個分布的變化過程。
　　 3、EnKF同化方案在改進土壤濕度廓線估計的同時也使計算的地表感熱和潛熱通量更接近真值。
　　 基于上述結(jié)論，EnKF基本滿足陸面