1、集合卡曼濾波(EnKF)利用蒙特卡羅方法統(tǒng)計(jì)背景場(chǎng)的誤差協(xié)方差矩陣，解決了卡曼濾波在數(shù)據(jù)同化時(shí)需要對(duì)模型算子和觀測(cè)算子線性化的缺點(diǎn)，易于使用，被廣泛地應(yīng)用到陸面數(shù)據(jù)同化中宋估算土壤濕度廓線。
　　 EnKF雖然可以用非線性模式產(chǎn)生集合背景預(yù)報(bào)場(chǎng)，但是最優(yōu)分析場(chǎng)是建立在模式誤差間關(guān)聯(lián)為線性且誤差為高斯分布的假設(shè)上，而實(shí)際土壤濕度方程為高度非線性。同時(shí)，土壤濕度又存在固定取值范圍；過(guò)干和過(guò)濕都會(huì)造成集合樣本偏斜。為了考查這些不利因素

2、可能的影響，特引入非線性粒子濾波，來(lái)定量比較它們?cè)诠浪阃寥罎穸壤€的速度和精度等方面異同。
　　 首先，本論文引入了基于貝葉斯原理計(jì)算粒子的后驗(yàn)概率分布的粒子濾波中采樣重要性重采樣算法(Sampling importance Resampling，SIR)，它不需模式誤差為正態(tài)以及誤差為線性關(guān)聯(lián)的假設(shè)，并且可以提供誤差分布的高階矩信息；它在更新背景場(chǎng)樣本時(shí)每個(gè)粒子的權(quán)重不同，而集合卡曼濾波粒子的權(quán)重都是相同的。其次，為了評(píng)估土壤

3、濕度樣本在土壤過(guò)干或過(guò)濕時(shí)出現(xiàn)的偏斜性甚至雙模態(tài)，考慮到西北黃土高原陸面過(guò)程的重要性，本論文選取黃土土壤的逐漸變干過(guò)程來(lái)進(jìn)行觀測(cè)模擬同化試驗(yàn)。最后，選用2003年土壤濕度試驗(yàn)(SMEX03)的站點(diǎn)觀測(cè)資料進(jìn)行實(shí)際大氣觀測(cè)驅(qū)動(dòng)下同化試驗(yàn)。通過(guò)上述實(shí)驗(yàn)可以得出：
　　 1、估算土壤濕度的EnKF同化方案雖然不滿足集合卡曼濾波最優(yōu)解需要的條件，但它卻能快速地估算出土壤濕度廓線，加之所需粒子樣本較少，計(jì)算量也較?。欢鳶IR雖然無(wú)此限制，

4、但只有在大樣本的條件下才能達(dá)到相同的土壤濕度估算精度，因此無(wú)論從速度和計(jì)算量來(lái)看都比EnKF遜色。
　　 2、兩者樣本統(tǒng)計(jì)分布隨同化過(guò)程也完全不同，EnKF的樣本集合的邊緣概率密度分布始終保持為一個(gè)單峰分布，而SIR方法的樣本粒子卻經(jīng)歷了從一個(gè)峰值到兩個(gè)再到一個(gè)分布的變化過(guò)程。
　　 3、EnKF同化方案在改進(jìn)土壤濕度廓線估計(jì)的同時(shí)也使計(jì)算的地表感熱和潛熱通量更接近真值。
　　 基于上述結(jié)論，EnKF基本滿足陸面