基于指数滤波模型的青藏高原不同气候与下垫面区域根系层土壤水分估算研究
            
                编号:2932
                访问权限:仅限参会人
                                    更新:2024-04-12 20:48:05                浏览:1327次
                快闪报告
            
            
            
                摘要
                高精度、长时序的土壤水分数据对青藏高原陆-气相互作用研究十分重要。然而,当前青藏高原土壤水分研究大多聚焦表层土壤水分的卫星反演,根系层土壤水分估算研究相对匮乏。基于青藏高原五个土壤水分观测网络(狮泉河、帕里、那曲、黑河上游、玛曲)数据,本研究系统评估了指数滤波模型在青藏高原不同气候与下垫面区域估算根系层(10/20/40cm)土壤水分的适用性,探讨了不同环境因子对模型参数T值的影响,评估了各观测网络/青藏高原站点最优T值(Topt)中位数、随机森林模型获取的区域T值估算根系层土壤水分的可靠性。研究发现:随着土壤深度增加,模型应用精度降低,T值及其空间异质性增大;随着土壤含水量增加,模型应用精度上升,而其在不同站点应用精度的差异呈降低趋势;土壤性质是控制青藏高原T值空间分布的主要因素;T值的获取对指数滤波模型在青藏高原的应用精度影响较小。本研究的发现有望推动利用指数滤波模型基于卫星表层土壤水分资料准确获取青藏高原根系层土壤水分。
 
             
            
                关键词
                指数滤波模型,青藏高原,根系层土壤水分,不同气候与下垫面区域
             
            
            
                    稿件作者
                    
                        
                                    
                                                                                                                        
                                    宋雨曦
                                    成都信息工程大学;中国科学院青藏高原研究所
                                
                                    
                                                                                                                        
                                    苏建宾
                                    中国科学院青藏高原研究所
                                
                                    
                                                                                                                        
                                    文军
                                    成都信息工程大学
                                
                                    
                                        
                                                                            
                                    郑东海
                                    中国科学院青藏高原研究所
                                
                                             
                          
    
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