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通过数据吸收(DA ) 优化一个陆地表面进程模型(LSPM ) 的参数不能仅仅通过物理机制在 LSPM 改进并且完善，而且增加它的地区性的适应性和模拟能力 parameterization 计划。这为改进模拟结果和一般发行量模型(GCM ) 和地区性的气候模型(RCM ) 的气候预言能力有实际重要性。这份报纸为在 LSPM 优化 parameterization 计划论述一个基于 DA 的方法。我们优化不饱和土壤的水流动(UnSWF ) 由基于 UnSWF 模型和扩大 Kalman 过滤器(EKF ) 算