基于表观电导率和Hydrus模型同化的土壤盐分估算

摘要

cqvip:精细刻画农田土壤盐分运移过程对盐渍化精准治理具有重要意义。该文以磁感式大地电导率仪 EM38 测定的土壤表观电导率作为数据源,利用表观电导率与剖面土壤盐分之间的反演模型作为观测算子,将集合卡尔曼滤波(ensembleKalman filter,EnKF)同化方法应用于土壤水盐运移过程模型(HYDRUS-1D),进行滨海盐渍农田周年土壤盐分动态的模拟,并分析了同化过程的敏感性。结果表明:与单纯使用 HYDRUS 模型相比,EnKF 同化方法对模型观测算子的更新,有效提高剖面土壤盐分模拟精度,且 EnKF 同化值的精度优于 EnKF 同化模拟值,在同化过程中的调整量亦最大;敏感性分析结果显示土壤盐分同化过程对状态变量集合数大小不敏感,对观测数据误差和引入观测数据的深度较为敏感,观测数据误差水平越高、引入观测数据的深度越浅其误差越大。研究表明基于水盐运移模型和土壤表观电导率数据的 EnKF 同化方法能提高土壤盐分的模拟精度,为利用多源数据和机理模型进行较大尺度生态过程模拟预测提供了有效手段。