【摘 要】
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利用可变下渗能力水文(VIC)模型和MODIS反演的月叶面积指数(LAI)分析了模拟土壤湿度对LAI的敏感性,以及年际动态变化的LAI对VIC模型土壤湿度模拟能力的影响;并利用集合卡尔曼
【机 构】
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武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室
【基金项目】
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中央高校基本科研业务费专项资金资助项目(2042016kf1035)
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利用可变下渗能力水文(VIC)模型和MODIS反演的月叶面积指数(LAI)分析了模拟土壤湿度对LAI的敏感性,以及年际动态变化的LAI对VIC模型土壤湿度模拟能力的影响;并利用集合卡尔曼滤波同化法将CCI土壤湿度数据同化进增加了LAI年际变化能力的VIC模型中。敏感性分析表明,模拟土壤湿度全年对LAI敏感,且夏天高于冬天。站点数据的验证结果表明,年际动态变化的LAI能提高模拟土壤湿度的精度,无偏均方根差异(ubRMSD)减少了2.2%,相关系数提高了9.3%;土壤湿度经过同化后能使均方根误差(RMSE)降
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