基于EnKF和PF的沙壕渠灌域土壤含盐量监测模型研究

为探究不同数据同化算法在时空尺度上监测土壤含盐量的可行性,以内蒙古河套灌区沙壕渠灌域为研究区域,采用高分一号卫星遥感图像作为数据源,通过EnKF算法和PF算法的同化观测算子和模型算子得到时空范围中的土壤含盐量变化情况.其中观测算子分为两步,首先通过PLS-VIP准则来筛选光谱指数作为自变量,再使用ELM模型建立基于不同时间不同深度的遥感监测土壤含盐量模型;模型算子为基于Hydrus-1D模型的数学模拟监测土壤含盐量模型.结果表明,基于ELM模型的土壤含盐量模型中,深度0～20 cm、20～40 cm和40～60 cm的平均IOA均在0.74以上,平均ME在0.14％以下,表明反演模型具有良好的精度;基于Hydrus-1D的数学模拟监测土壤含盐量模型中,3个深度平均IOA在0.79～0.89之间,平均ME在0.128％～0.137％之间,能够较好地反映土壤盐分在时间序列中的运移情况;EnKF算法3个深度IOA在0.820以上,ME在0.141％～0.157％之间,NMB在 0.141～0.252 之间,PF 算法 3 个深度 IOA 在 0.89 以上,ME 在 0.090％～0.142％之间,NMB 在 0.075～0.097 之间,精度优于EnKF算法,能够很好地反映土壤含盐量在时间和空间上的分布情况.本文基于EnKF和PF算法进行Hydrus-1D模型和ELM模型的同化方案研究,提高了土壤含盐量的监测精度,可为后续在长时间大范围的时空尺度上监测土壤含盐量提供依据,也可为精准农业防治土壤盐渍化的研究提供参考.