泥土湿度是陆面水讳疾忌医程的谬误要素，限度着地表能量和水分的进出，其空间散布和季节变化对天气虚心象模拟的影响可达数玉成季节时分圭臬。然则由于不雅测技巧末端以及泥土湿度空间互异较大，在民众边界内尚无公认的准确的泥土湿度数据居品。站点不雅测、卫星不雅测由于时空代表性的问题无法空闲数值模式的需要，而陆面数据同化(LDAS)等模式居品不错用于模式驱动化，但受到模式结构、景况驱动数据质料等成分的影响，不细则性较大。

 

近期，我院袁慧玲教讲课题组在泥土湿度模式居品不细则性评估盘问方面获取新进展。率先，盘问登第了8种国外主流的泥土湿度模式居品以及中国陆面数据同化系统居品（CLDAS），从小时、日、月、年4个时分圭臬分区域、系统地评估了泥土湿度居品的可靠性和时空适用性。驱散走漏，不同的泥土湿度居品在8个不同的景况分区具有各自的上风，高差异率居品在描写泥土湿度时空变化方面发达凸起，温度和降水同化简略权臣提升泥土湿度居品的精度（如CLDAS）。盘问接受的高密度泥土湿度自动站不雅测（2437站）是现在中国区域盘问中数目最多的参考站点，贵寓经过了课题组严格的质料限度经过管制。该驱散以“Evaluation of nine sub-daily soil moisture model products over China using high-resolution in situ observations”为题发表于地学边界top期刊《Journal of Hydrology》（2019年影响因子为4.54）。论文第一作家为博士生陈勇，通信作家为袁慧玲解释。

图1 泥土湿度模式居品在不同景况分区的发达

袁慧玲教讲课题组进一步设想了泥土湿度模式居品的动态贝叶斯和会算法，基于泥土湿度居品的不细则性盘问，概括议论天气变化、泥土湿度记忆性等成分，矫正了传统的贝叶斯和会算法，优化生成长江中卑鄙流域高精度泥土湿度居品。驱散走漏，泥土湿度和会居品简略有用减小原居品采集的谬误，极端是在干旱季节；和会居品的细则性践诺和概率践诺均优于国外居品单个成员a片 男同，况兼优于中国区域高精度CLDAS居品。该驱散以“Sub-daily soil moisture estimate using dynamic Bayesian model averaging”为题发表于《Journal of Hydrology》，论文第一作家为博士生陈勇，通信作家为袁慧玲解释，南京信息工程大学杨翼泽博士、河海大学孙若辰博士为招引者。

图2 动态贝叶斯和会算法盘问区域

图3 动态贝叶斯算法经过达成基本框架

该系列盘问受到国度重心研发诡计形状（2018YFC1507405）和国度当然科学基金形状“淮河上游流域散布式水文模拟的不细则性盘问（41675109）”的资助。

Chen， Y.， Yuan， H.， 2020. Evaluation of nine sub-daily soil moisture model products over China using high-resolution in situ observations. J. Hydrol. 588， 125054. https://doi. org/10.1016/j.jhydrol.2020.125054

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Chen， Y.， Yuan， H.， Yang， Y.， Sun， R.， 2020. Sub-daily soil moisture estimate using dynamic Bayesian model averaging. J. Hydrol. 590， 125445.