专利名称：流域尺度土壤湿度遥感数据同化方法
技术领域：
本发明涉及一种遥感数据同化方法，更具体的说是利用遥感获取的流域表层土壤湿度反演信息和特定的数据同化方法。
背景技术：
流域尺度和田间尺度土壤水分状况的研究有利于加深人们对水文过程的理解并为最终掌握地表水和地下水资源的复杂交互作用提供帮助。在水文水资源领域，准确的土壤水分空间分布，可作为分布式水文模型洪水模拟的所需的土壤湿度变量的初值，提高洪水预报的准确性；另外，将经过校正的连续准确的土壤水分数据代入水文模型，对于提高长期水文过程模拟和径流预报的精度以及准确估算地表水资源量有潜在价值。因此发明以流域尺度的土壤湿度变量作为主要研究对象。流域土壤湿度的研究离不开模型和观测两种手段。首先，水文模型是计算和分析土壤含水量的有效工具，在模拟土壤水分相关的时空过程中具有重要意义。以新安江模型为基础建立了土壤水分状况的预报模型，是基于概念的集总式模型，只能给出大致的流域平均土壤湿度信息，无法刻画出流域内部详细的空间水文过程。近年来，随着计算机科学和信息技术的发展，RS和GIS技术支持下的分布式流域水文模型成为研究的热点。RS和 GIS的DEM处理技术提供了分布式水文模型所需的不同时空分辨率的水文气象参数和下垫面植被、土壤资料以及流域地形参数，如坡度、坡向、水流路径和流域边界等参数；结合RS、 GIS、DEM等空间信息技术建立的分布式流域水文模型，可在更小的水文模拟单元上，精确地模拟复杂气候条件和地表状况下的水文循环过程，因而分布式水文模型可以提供流域中多种水文变量的空间输出。这与主要通过概念参数和土壤湿度变量来模拟流域出水口流量的集总式水文模型有显著区别。正因为以上特点，分布式水文模型不仅能够为相关的水文生态研究如流域产、输沙、营养物输移、污染物扩散以及人类活动对水循环的影响等提供先进的计算和模拟平台，而且在洪水预报，如与气象预报模式耦合延长洪水灾害的预警时间方面有着重要的用途。但是，分布式水文模型还存在一定的不足，例如，由于受到实验室模型的动力学方案在流域上应用还有待改进，如何建立物理基础更强的分布式水文模型，获取更加客观真实的土壤水分含量等水文参数的时空格局是分布式模型研究的重要方向；另外，由于受到模型输入数据误差和模型自身结构误差的影响，分布式水文模型的模拟结果还存在的一定的不确定性，如何量化并减少水文模型预测的不确定性，也是水文科学当前研究的前沿热点。利用遥感数据通过数据同化方法降低模型的模拟误差积累，是获取高精度和高分辨率土壤湿度数据的很有前景的方法。其次，土壤水分可以通过观测直接获取，土壤水分直接监测方法大致可分为地面调查和机载/卫星遥感两种。基于地面调查的监测方法根据获取数据方式和手段不同，又可以分为土钻取土称重法、烘干法、中子仪法、电阻法、TDR法，这些方法采用空间上定点观测，采样速度慢、人力物力财力消耗大，难以满足大面积连续动态监测的需要，受到其空间采样密度的限制和大气水分能量过程随机扰动的影响，土壤湿度的实际空间格局也无法准
4确观测。与地面调查相比，遥感技术具有大面积同步观测、时效性、经济性的特点，是解决土壤湿度观测的有效途径。随着遥感技术向高空间分辨率、高光谱分辨率方向发展，遥感技术在土壤水分大面积动态监测中将发挥日益重要的作用。遥感监测土壤水分的研究始于二十世纪60年代末，近四十年来，遥感监测土壤水分的方法也在不断的完善和更新，出现了基于不同遥感原理的计算方法，如热惯量法、归一化植被指数法、温度状态指数法、温度植被干旱指数(TVDI)法、微波遥感方法等。可用于监测土壤湿度状况波段包括可见光与近红外、热红外波段和微波波段，其中可见光与近红外波段数据主要通过上述的归一化植被指数法、温度状态指数法、TVDI法计算反演得到土壤湿度；热红外波段数据可采用热惯量法获取湿度信息；微波数据则主要通过亮度温度与土壤湿度的经验统计关系、基于物理的微波辐射传输模型反演的方法得到土壤湿度。与可见光与红外波段相比，利用微波数据反演土壤湿度具有坚实的物理基础，其应用远较可见光与红外波段的数据广泛，反演可靠性和精度也更高。用微波数据反演土壤湿度的优势主要体现在以下几点；1)微波的物理特性。微波遥感土壤水分反演具有坚实的物理基础地物微波比辐射率主要决定于目标物的介电常数，而土壤介电常数主要决定于土壤的水分含量。在微波波段，水的介电常数大约为80，干土仅为3，随着水分含量的变化，土壤的比辐射率从湿土的0. 6 (30%体积土壤湿度)到干土的0. 9(9%体积土壤湿度)之间变化，它们之间具有较大的反差，因此微波图像对水分十分敏感。幻地区适应性。在我国南方，由于气候湿润，多云多雨，限制了光学遥感数据的及时获取，影响了调查任务的按时完成。我国南方多云多雨地区的土壤湿度调查急需具有全天候对地观测能力的高分辨率雷达遥感数据源。幻由于土壤湿度变化多发生在阴雨天气，在阴雨天气这一重要的湿度特征变化的时间窗口，微波数据是唯一可行的土壤湿度调查方法。微波遥感观测土壤湿度也有一定的局限性，由于受到植被的影响和微波波长的限制，目前星载微波遥感能够探测得到的土壤湿度仅为地面表层(仅几厘米)的水分含量。因此要结合遥感数据和水文模型两者的优势，必须通过数据同化系统将卫星观测数据集成于分布式水文模型中，改进对流域水循环过程的模拟，并提供物理一致的土壤剖面水分含量。
发明内容
1、发明要解决的技术问题本发明的目的是提供流域尺度土壤湿度数据同化方法，通过构建适合于土壤湿度模拟的及具有土壤水过程动力学描述的分布式水文模型，在流域水文过程模拟和验证的基础上，将其发展成可有效同化遥感土壤湿度信息的分布式水文模型同化平台，可以以获取较高时间精度和空间分辨率的流域土壤湿度时空同化数据集。2、技术方案本发明的目的主要是通过以下步骤来实现的流域尺度土壤湿度数据同化方法，其步骤为A)数据准备；B)构建流域土壤湿度同化观测算子C)构建分布式水文模型同化平台；D)构建了基于分布式水文模型和粒子滤波同化算法的流域土壤湿度遥感数据同化方案。步骤A)中的数据准备，包括1)水文、气象数据；2) DEM (数字高程模型)数据；3)植被、土壤参数库，流域土地利用/覆被和土壤类型这些下垫面参数数据，并根据流域所在地区的“土壤志”收集了研究区各土壤亚类的典型土壤剖面数据，建立了模型所需的土壤参数空间数据库；4)卫星影像数据，包括主动微波ENVISAT-ASAR遥感数据和MODIS影像数据；5)逐日径流和土壤湿度实测数据。步骤B)构建的具体步骤如下分别采用新的ASAR主动微波数据和MODIS影像数据，反演了流域表层土壤湿度，并将流域内土壤湿度实际观测数据用于估算结果精度验证， 给出了量化的评估结果，建立了遥感估算的流域表层土壤湿度时间序列，并基于这一遥感估算结果构建了流域土壤湿度同化观测算子。1. MODIS可见光遥感数据反演流域表层土壤湿度本发明采用TVDI方法(温度植被干旱指数)反演估算MODIS数据Ikm空间分辨率的地表土壤湿度。TVDI指数由影像LST-NDVI特征空间中获取，被认为与地表土壤湿度线性相关，TVDI由公式1计算求得，⑴
权利要求
1.一种流域尺度土壤湿度遥感数据同化方法，包括以下步骤A)数据准备；B)构建流域土壤湿度同化观测算子；C)构建分布式水文模型同化平台；D)构建基于分布式水文模型和粒子滤波同化算法的流域土壤湿度遥感数据同化方案。
2.根据权利要求1所述的流域尺度土壤湿度遥感数据同化方法，其特征在于步骤A) 中，所述数据准备包括水文、气象数据、DEM数据、植被、土壤参数库、流域土地利用/覆被和土壤类型的下垫面参数数据、卫星影像数据以及逐日径流和土壤湿度实测数据。
3.根据权利要求2所述的流域尺度土壤湿度遥感数据同化方法，其特征在于步骤B) 中，采用MODIS影像和主动微波ASAR主动微波数据构建了流域土壤湿度同化观测算子。
4.根据权利要求3所述的流域尺度土壤湿度遥感数据同化方法，其特征在于步骤C) 中，在水文模型的框架基础上构建流域土壤湿度遥感数据同化平台。
5.根据权利要求4所述的流域尺度土壤湿度遥感数据同化方法，其特征在于步骤C) 中，在土壤水分传输中，考虑了重力和吸附力的Richard’ s方程用于描述土壤剖面的纵向不饱和土壤水分运动，数值解法采用有限差分法；Richard，s基于以下两个方程推导，不饱和土壤水通量定律Buckingham-Darcy方程 (公式1)和连续方程(公式2)
6.根据权利要求4或5所述的流域尺度土壤湿度遥感数据同化方法，其特征在于步骤 C)中，将流域的土壤柱体按照相同的分层标准划分为不超过10层的土壤层，最大土壤深度为3. 43米，因而格点上的土壤柱体由于土壤厚度的差别具有不同的土壤层数；在获取土壤分层参数的基础上，利用至地面的降水量和产流差得到土壤表面的平均下渗量，基于不饱和土壤水动力方程，模拟各层土壤的水分状态和层间的纵向水分传输。
7.根据权利要求6所述的流域尺度土壤湿度遥感数据同化方法，其特征在于步骤D) 中，在利用步骤C中建立的分布式流域水文模拟平台对土壤水分时空动态数值模拟基础上，通过粒子滤波顺序同化算法，融合卫星遥感获取的地表土壤湿度信息，包括主动微波ENVISAT-ASAR和MODIS可见光影像反演得到的地表湿度结果，并考虑模拟和遥感反演的误差将两种信息源加以同化计算，然后将更新的土壤水分数据反馈至分布式模拟平台中，不断模拟得到具有物理一致性的流域表层土壤湿度数据集。
8.根据权利要求7所述的流域尺度土壤湿度遥感数据同化方法，其特征在于步骤D) 中，粒子滤波同化算法的计算流程如下a、对模型的模拟得到的土壤湿度进行扰动，产生粒子群，即从q (xk I XtlI1, z1:k)中随机抽取N个有限样本，N为粒子个数；b、在遥感数据的获取时刻，使用遥感估算得到的土壤湿度结果，基于χ丨计算对应粒子的权重；C、对粒子的权重作归一化处理；d、重采样，利用重要性采样S^法对粒子权重进行重新采样；e、在权重采样后，对模型状态进行最后的更新计算，得到同化后的土壤湿度结果。
9.根据权利要求8所述的流域尺度土壤湿度遥感数据同化方法，其特征在于步骤D) 中，利用对地观测卫星TERRA-M0DIS和ENVISAT-ASAR的土壤湿度估算结果对水文模型中的表层土壤湿度变量进行四维数据同化。
全文摘要
本发明公开了一种流域尺度土壤湿度遥感数据同化方法，属于遥感数据同化方法领域。本发明包括以下步骤A)数据准备；B)构建流域土壤湿度同化观测算子；C)构建分布式水文模型同化平台；D)构建基于分布式水文模型和粒子滤波同化算法的流域土壤湿度遥感数据同化方案。本发明利用土壤水动力学方法结合蓄满产流原理，构建了一个新的能够有效融合微波遥感信息、具有一定物理基础的分布式流域水文模型，经过典型半干旱半湿润区沂河流域的水文模拟检验，结果表明，逐日径流模拟效果较好、表层土壤湿度模拟精度具有稳定性，可作为流域土壤湿度遥感数据同化的模型算子；本发明可有效的用于时空分布的流域尺度土壤湿度同化数据集的获取。
文档编号G06F19/00GK102354348SQ20111032498
公开日2012年2月15日 申请日期2011年10月21日 优先权日2010年12月16日
发明者张万昌, 陈炯峰 申请人:南京大学