基于Boussinesq-Storage 方程同时考虑水分储存和入渗的地下径流机制

在大尺度陆面水文模型中, 地下径流量通常看作是整个流域潜水面水分储存量的函数, 这样的地下径流机制往往是一种在稳定或“拟稳定”状态下地下径流量与潜水面水分含量的依赖关系, 它没有充分地考虑潜水面处水分通量对地下径流量变化的影响. 文中基于 Boussinesq- Storage方程建立了同时考虑潜水面水分储存和非饱和层水分入渗两方面影响的地下径流机制, 并利用流域水文资料以及地下径流分离算法验证了所建立模型的可靠性, 结果表明该模型能够比较合理地模拟地下径流的变化情况.     

雪热力模型(SNTHERM)在冰沟流域的模拟和敏感性试验

采用基于质能平衡的积雪过程模型—雪热力模型(Snow Thermal Model, SNTHERM.89）来描述和模拟2008年中国甘肃省黑河实验冰沟流域的积雪过程与积雪特性参数,并将模型模拟的雪水当量与高级微波扫描辐射计(AMSR-E）的雪水当量产品进行了对比。模型验证结果表明,SNTHERM模型能准确模拟黑河冰沟流域的积雪变化过程和积雪特性,对积雪的演变特征作出合理的描述,表明SNTHERM在中国黑河冰沟流域有较好的适用性。对SNTHERM模型进行不同驱动气象参数和初始输入参数的敏感性分析的结果表明,积雪特性参数对辐射通量最敏感;各积雪特性参数对各自的初始输入比较敏感,密度则对初始输入的雪深、密度和颗粒大小都比较敏感,表明在需要准确模拟密度的情况下以及进行雪水当量同化工作时,初始输入的雪层深度、密度和颗粒都必须比较准确。     

集合Kalman滤波在土壤湿度同化中的应用

基于非饱和土壤水模型和集合卡尔曼滤波 (Ensemble Kalman Filter, 简称EnKF) 并结合陆面水文模型——可变下渗能力模型 (Variable Infiltration Capacity, 简称VIC模型) 发展了一个土壤湿度同化方案。利用1998年6~8月淮河流域能量和水循环试验 (HUBEX) 项目外场观测试验区——史灌河流域梅山站土壤湿度逐日观测资料及1986~1993年合肥和南阳两站点的土壤湿度旬观测资料进行同化试验, 结果表明该同化方案能完整估计土壤湿度廓线, 同化的土壤湿度与观测资料基本吻合, 反映了土壤湿度的日、 旬、 月、 季变化, 同化方案是合理的。与基于扩展卡尔曼滤波 (Extended Kalman Filter, 简称EKF) 的土壤湿度同化方案的结果比较, 基于EnKF的土壤湿度同化方案易于实现, 且通过选择恰当的集合样本数其同化效果总体上略优于EKF同化方案, 但前者同化时需要花费较多的计算时间。     

基于土壤水模型及站点资料的土壤湿度同化方法

基于非饱和土壤水模型和扩展卡尔曼滤波(Extended Kalman Filter)同化算法并结合陆面过程模型VIC发展了一个土壤湿度同化方案，并进行了理想试验及同化站点资料的同化试验。理想试验结果表明：扩展卡尔曼滤波方法能完整反演土壤湿度廓线，对土壤湿度的估计有较大改善；观测深度、观测层数和观测资料引入频率对同化结果有一定影响；加大观测频率，可以进一步改善同化效果。利用气象强迫驱动陆面模型VIC算出地表入渗条件而进行的同化站点资料的试验所得土壤湿度分布与观测资料基本吻合，反映了站点土壤湿度的月、季变化，表明该方案是合理的。