数据同化算法在青藏高原高寒生态系统能量—水分平衡分析中的应用

位于青藏高原腹地的多年冻土地带,其冻融过程中的土壤含水量和土壤冻结深度的变化对气候强烈响应并产生显著的陆面能—水平衡变化,进而又对全球气候产生较大的反馈作用。为了能准确模拟这种变化,选取青藏高原多年冻土分布区的风火山左冒孔流域（长江源）进行了相关的野外数据采集和试验,以考虑土壤冻融影响的水—热耦合陆面过程模型——SHAW为动力学约束框架,验证集合卡尔曼滤波算法在改进模型对土壤冻融过程中土壤水分和冻土深度的计算效果。基于试验点的数据同化计算结果表明：数据同化方法可以融合观测信息显著提高水—热耦合模型对土壤冻融过程中状态变量（土壤水分和冻深）的模拟,并进而改善模型对其它相关能量—水分变量的计算,为在高寒冻土地区利用多源信息进行融合监测提供了理论依据。     

一个基于模拟退火法的陆面数据同化算法

陆面数据同化系统是近年来兴起的新领域。我们发展了一个实验型的陆面数据同化方案,它使用一种启发式优化算法——模拟退火法极小化目标泛函。与变分法和Kalman滤波方法比较,这一算法具有独立于目标泛函的优点,可处理模型和观测算子的非线性和不连续性。使用GAME—Tibet实验中的土壤水分观测值进行单点数值实验,成功地将土壤水分观测同化到陆面过程模型SiB2中。结果表明,与不进行同化相比,土壤水分的估计值有较大改善。     

基于集合卡尔曼平滑算法的土壤水分同化

为研究观测资料稀少情况下土壤质地及有机质对土壤水分同化的影响,发展了集合卡尔曼平滑(Ensemble Kalman Smooth, EnKS)的土壤水分同化方案。利用黑河上游阿柔冻融观测站2008年6月1日至10月29日的观测数据,使用EnKS算法将表层土壤水分观测数据同化到简单生物圈模型(Simple Biosphere Model 2, SiB2)中,分析不同方案对土壤水分估计的影响,并与集合卡尔曼滤波算法(EnKF)的结果进行比较。研究结果表明,土壤质地和有机质对表层土壤水分模拟结果影响最大而对深层的影响相对较小;利用EnKF和EnKS算法同化表层土壤水分观测数据,均能够显著提高表层和根区土壤水分估计的精度,EnKS算法的精度略高于EnKF且所受土壤质地和有机质的影响小于EnKF;当观测数据稀少时,EnKS算法仍然可以得到较高精度的土壤水分估计。     

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。     

非线性滤波方法与陆面数据同化

陆面数据同化研究近几年成为地球科学研究的新兴领域,其中以非线性滤波为代表的数据同化方法发展迅速并得到了广泛应用。在贝叶斯理论框架内,从递推贝叶斯估计理论的角度系统地分析了扩展卡尔曼滤波、无迹卡尔曼滤波、集合卡尔曼滤波、SIR粒子滤波等非线性滤波方法的异同;针对应用比较广泛的集合卡尔曼滤波和SIR粒子滤波应用中存在的问题,论述了几种提高滤波性能的实用方法,如协方差矩阵的Localization方法、协方差矩阵的Inflation方法、双集合卡尔曼滤波方法、扰动集合、扰动大气驱动和模型参数、平方根集合卡尔曼滤波以及粒子滤波算法的改进等。最后总结讨论了各种非线性滤波方法应用中的特点、难点以及各种算法在陆面数据同化中的应用前景和发展方向。     

集合—变分数据同化方法的发展与应用

近年来,集合—变分数据同化方法已成为大气数据同化领域研究的热点问题.该方法能够综合利用集合卡尔曼滤波和变分同化的优势,是实现“集合预报和数据同化一体化”的有效途径.在分析变分同化和集合卡尔曼滤波优缺点的基础上引出集合—变分数据同化的概念;按照不同实现方式,将集合—变分同化分为协方差线性组合和增加控制变量2类,介绍了相应的研究进展,并将集合—变分同化概念拓展;然后介绍了集合—变分同化在英美两国的应用;最后回顾了集合—变分同化研究的主要问题,展望了未来的发展趋势.     

基于水文模型的蒸散发数据同化实验研究

流域蒸散发定量估算一直是水科学领域的研究前沿,水文模型和遥感反演是当前估算区域蒸散发的常用手段。研究通过数据同化,集成水文模型和遥感模型的优势,耦合遥感蒸散发到水文模型中以实现多源数据下的蒸散发数据同化。选择北京市沙河流域为研究区,分布式时变增益水文模型作为模型算子,基于集合卡尔曼滤波同化算法,利用双层遥感模型模拟的蒸散发同化水文模型,并基于地面通量站观测的日蒸散发进行验证。结果表明,同化结果与观测数据相比平均绝对百分比误差较同化前减少,精度进一步提升,且当遥感观测输入频繁时精度改善明显。研究证明基于水文模型的蒸散发数据同化系统,是一种可实现输出精度更高和时序连续的区域蒸散发的新型模式。该成果将进一步丰富创新蒸散发估算的学科内容,为准确理解区域水循环规律提供科学依据。     

地下水位在非饱和水流数据同化中的应用

为理解地下水位观测信息在非饱和水流数据同化中的数据价值,建立了基于地下水位动态观测信息的一维饱和-非饱和水流集合卡尔曼滤波,通过虚拟数值实验检验了地下水位观测信息在非饱和水力参数估计和水分校正中的潜在价值。研究结果表明:在以地下水位为唯一观测数据时,同时更新参数和水头比仅更新水头能更好地校正土壤剖面的水头分布;当多层单个水力参数未知时,地下水位观测可以为参数估计提供有效信息;当多层多个参数未知时,地下水位与多层多个参数之间的复杂关系导致观测信息难以估计出最优的(唯一的)参数值;地下水位可作为辅助信息,与含水量观测等信息联合运用改善参数估计和含水量预测精度。     

考虑预报偏差的迭代式集合卡尔曼滤波在地下水水流数据同化中的应用

集合卡尔曼滤波（Ensemble Kalman Filter,EnKF）方法已广泛应用于地下水水流和污染物运移模拟相关问题的求解。但前人研究多建立在同化系统预报模型是准确的基础上,忽视了模型概化的不确定性。当模型概化不准确时,将导致预报偏差,可能带来错误的系统估计。因此,文章提出考虑模型预报偏差的迭代式集合卡尔曼滤波（Bias aware Ensemble Kalman Filter with Confirming Option,Bias-CEnKF）方法。以地下水水流数据同化为例,研究模型概化存在不确定条件下,边界条件、初始条件、源汇项概化不准确时新方法的有效性。结果表明,当预报模型概化不准确时,使用标准EnKF方法进行数据同化,可能会导致滤波发散,造成同化失败。Bias-CEnKF方法不仅保留了较好的同化性能,同时减小了参数、变量、偏差项非线性关系带来的不一致性。针对文章中4种情景,Bias-CEnKF同化获得的含水层渗透系数场以及水头场均接近真实场,且预报结果可靠。本研究进一步提升了模型概化不确定时EnKF方法的适用性,为实际野外复杂条件下地下水水流数据同化问题提供了可靠的方法。     

基于GLDAS的中国区地表能量平衡数值试验

利用全球陆面数据同化系统(GLDAS)的软件平台—陆面信息系统(LIS)模拟了中国区域2003年能量平衡方程的各个分量,在此基础上进行了残差分析和地表温度的对比验证。残差的分布具有一定的时空分布特征,残差的时间分布特征表明LIS对春秋两季的模拟效果要好于其它季节,残差的空间分布特征表明LIS对纬度较高和海拔较高地区的模拟效果要逊于其他地区。对比了模拟的GLDAS地表温度与MODIS地表温度产品,结果显示两者之间的差值介于-5～5K之间,两者的散点图和标准离差显示模拟的夜间地表温度要比模拟的白天地表温度精确2～3K。     

不同滤波算法在土壤湿度同化中的应用

为研究不同滤波算法在土壤湿度同化中的有效性,以及土壤湿度模拟结果对模型参数的敏感性,结合简单生物圈模型SiB2,设置敏感性实验,探求土壤饱和水力传导度对土壤湿度模拟结果的影响;并在此基础上,采用集合卡尔曼滤波（EnKF）、无迹卡尔曼滤波（UKF）和无迹粒子滤波（UPF）开展土壤湿度实时同化实验。结果表明：土壤饱和水力传导度能显著影响土壤湿度模拟精度;利用EnKF、UKF、UPF同化站点观测数据,均能改善土壤湿度模拟结果;3种同化方法在不同土壤层的同化效果不同,在土壤表层,EnKF的有效性优于UKF和UPF,在根域层和土壤深层,3种滤波方法有效性在降雨前后相差较大。因此,针对性地选择同化方法,是提高土壤湿度模拟精度的有效手段。     

Uncertainty analysis of groundwater model based on data assimilation北大核心CSCD

黑河流域中下游地下水系统受上游冰冻圈融水和降雨的补给,由气候变暖导致的冰冻圈萎缩致使中下游地下水系统的稳定性面临更多的风险。地下水模型是地下水系统稳定性评估的有效手段,但是地下水模型参数往往存在较大的不确定性。为此,本文提出了基于数据同化算法的不确定性分析方法,通过包含观测资料信息减小模型不确定性。采用所提方法分析了(基于MODFLOW构建)黑河流域中游地下水模型中13个参数的不确定性,讨论了算法超参数的影响及其最优取值,分析了地下水模型参数的不确定性。实验结果证明数据同化算法可有效减小地下水模型参数的不确定性,观测资料的种类与数量对参数不确定性的减小起到重要作用;不同地下水模型参数的不确定性不同,地表水与地下水相互作用频繁的区域参数不确定性较大;含水层渗透系数、含水层给水度以及灌溉回流系数对模型输出的地下水位输出影响显著,河床水力传导系数对模型输出的河流流量影响较大。本研究将为地下水研究提供更加可靠的模型方法,为西北内流区地下水哺育的绿洲生态系统稳定可持续研究提供重要支撑。     

An enhanced ensemble Kalman filter scheme incorporating model error in sequential coupling between flow and geomechanics

In this work, we construct a new methodology for enhancing the predictive accuracy of sequential methods for coupling flow and geomechanics while preserving low computational cost. The new computational approach is developed within the framework of the fixed-stress split algorithm procedure in conjunction with data assimilation based on the ensemble Kalman filter (EnKF). In this context, we identify the high-fidelity model with the two-way formulation where additional source term appears in the flow equation containing the time derivative of total mean stress. The iterative scheme is then interlaced with data assimilation steps, which also incorporate the modeling error inherent to the EnKF framework. Such a procedure gives rise to an “enhanced one-way formulation,” exhibiting substantial improvement in accuracy compared with the classical one-way method. The governing equations are discretized by mixed finite elements, and numerical simulation of a 2D slab problem between injection and production wells illustrate the tremendous achievement of the method proposed herein.     

Model identification and parameter estimation of elastoplastic constitutive model by data assimilation using the particle filter

Data assimilation, using the particle filter and incorporating the soil‐water coupled finite element method, is applied to identify the yield function of the elastoplastic constitutive model and corresponding parameters based on the sequential measurements of hypothetical soil tests and an actual construction sequence. In the proposed framework of the inverse analysis, the unknowns are both the particular parameter within the exponential contractancy model, n_E, which parameterizes various shapes for the yield function of the competing constitutive models, including the original/the modified Cam‐Clay models and in‐between models and the parameters of the corresponding constitutive model. An appropriate set, consisting of the yield function of the constitutive model and the parameters of the constitutive model, can be simultaneously identified by the particle filter to describe the most suitable soil behavior. To examine the validity of the proposed procedure, hypothetical and actual measurements for the displacements of a soil specimen were obtained for consolidated and undrained tests through a synthetic FEM computation and for consolidated and drained tests, respectively. After examining the applicability of the proposed procedure to these test results, the present paper then focuses on the actual measured data, ie, the settlement behavior including the lateral deformation of the Kobe Airport Island constructed on reclaimed land.     

一维非线性地面沉降模型参数敏感性分析

以孔隙水压力和位移为基本变量的一维非线性地面沉降模型考虑了土体变形的非线性和渗透系数随土体变形的变化,它包含有km、m、k0、e0、n、kur和m′等7个参数。分析计算结果表明,计算的位移和孔隙水压力对参数km、k0和kur的变化非常敏感,而且当土层不均匀时,靠近孔隙水压力变化边界处的土层的渗透性对整个土层中孔隙水压力消散影响显著,而土层的压缩性对其自身的孔隙水压力消散影响显著。结合模型参数的获取方法,建议在有现场孔隙水压力、沉降等实测资料时,可以将km、k0和kur作为反分析参数。     

科尔沁沙地人工固沙林土壤水分与植被适宜度探讨

依据水量平衡原理,分析不同密度、不同树龄人工小叶锦鸡儿固沙植被区土壤水分及蒸散量变化特点。结果表明:人工固沙小叶锦鸡儿林地土壤水分状况随着树龄增大和栽植密度的加大而不断恶化,流动沙丘和天然植被区土壤水分状况优于人工植被区;蒸散量与同期降水量之间存在显著正相关。1m×1m密度4年生植被区和2m×2m密度成龄植被区土壤含水量高于凋萎湿度,生长末期土壤贮水量有较多节余,土壤水分能够满足植物生长需求,建议小叶锦鸡儿固沙林幼年期采用1m×1m密植,其后通过间伐,成龄期保持2m×2m密度,为科尔沁沙地人工固沙植被建设提供科学依据。     

温度对土壤水分运动基本参数的影响

为探讨土壤温度变化对土壤中水分运动过程和运动参数影响机理,在室内实验的基础上结合理论探讨,对不同温度条件下实验土壤的水分特征曲线、导水率、扩散率和比水容量等土壤水分运动基本参数的温度效应进行了研究分析.结果表明:土壤温度对土壤水分性质及土壤结构性质影响显著,二者共同作用使得土壤水分运动过程发生改变,且其影响效应可通过土...