《長時間序列土壤水數據及數據同化的幾點思考》中主要介紹了研究背景，土壤水數據采集中的問題，特別是我們平常都是以為傳感器讀取的數據就是土壤水的相對真實的數據，實際上，我們必須要充分的認識到傳感器讀出的數據并不能真正的代表土壤的性狀及其實時的數據，因為這些數據會有一些影響真實性的情況，比如說土壤的緊密度，土壤非均質性中的砂粒含量，孔隙度、空氣含量能夠影響到土壤水分含量的真實讀數。

采集的數據必須要經過處理才能夠得到真實數據。很多研究都表明，長時間的土壤水分數據，也就是大量的數據是可以通過數據的糾偏、清洗、預熱和同化，才能得到真實的或者更符合真實的數據。

發言中指出土壤水分觀測的數據存在系統性的偏差，需要進行校正，那么校正采樣點到底距離這傳感器布置點有多遠合適。需要多個數據進行校正時，怎么樣去分時段的取樣，如何避免安裝設備與土壤緊密接觸面發生變化帶來的誤差。

發言里提出來重要的一個觀點，就是我們的土壤水分數據不應該僅僅來自于土壤，它也可以通過氣象數據推算得到，通過蒸發量在線學習認知模型來推算土壤應有的含水量，逐天采用氣象參數的數據進行推算就是長時間土壤水分數據的同化篩選方法，同時也應該注意到我們還可以通過挖掘土壤的剖面得到的水分含量數據，通過這個數據和傳感器得到的數據進行分析對比，最終得出合適的糾正傳感器數據方法。

土壤水模型預熱問題，實際上這是一個初始化計算參數的優化方法，也就是說我們在進行數據同化和分析前需要一段的時間數據的模擬，特別是利用模擬器氣象觀測去預熱土壤水分運動模型時，將預約后的初級條件帶入模型再進行模擬。

發言中也提到土壤水時空采樣策略，影響模擬和參數反演的因素，土壤的非均質性和采樣策略之間怎么去取舍？

提出了土壤表層含水量變化比較大，同時可以帶來豐富的信息，所以土壤表層也就是30厘米以上層的水分變化是重點關注土壤水分的土壤層，同時大于40厘米水分變化信息有限，從計算成本和采樣成本考慮，這部分土層應該不需要高頻率的采樣。

發言中提出空間采樣間隔應該小于相對采樣的土壤斷面的相關長度。時間采樣策略分析土壤水分之間是相關性應該采取干旱期少取樣，濕潤期多取樣的原則，確定采樣觀測日期和頻度。

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