陆面过程模型 SVAT(soil-vegetation-atmosphere transfer) 水文模型 生态模型 作物生长模型 CLM、VIC 描述土壤一植被一大气之间的能量（辐射和热 能)和物质（水和碳等)交换过程
SVAT( soil-vegetation-atmosphere transfer) 水文模型 生态模型 作物生长模型 CLM、VIC 描述土壤－植被－大气之间的能量(辐射和热 能)和物质(水和碳等)交换过程 陆面过程模型
观测 观测数据 ,微波、热红外和短波的辐射信号 ,遥感产品（土壤水分、地表温度和叶面积指 数) 观测算子 >辐射传输方程
观测数据 微波、热红外和短波的辐射信号 遥感产品(土壤水分、地表温度和叶面积指 数) 观测算子 辐射传输方程 观测
同化算法 基于代价函数的算法 利用代价函数导数或更高阶微分的算法（变分） 利用导数，如：共轭下降算法 利用二阶导数，如：高斯一牛顿算法 不使用导数的算法 决定性算法，如：simplex,powel1 随机性算法，如：SA,GA,DE 结合以上两种方法的算法：如：SCE 基于最优估计理论的算法（基于贝叶斯理论） 滤波，如：卡曼，粒子，多项式 平滑，同上 预测，同上
同化算法 基于代价函数的算法 利用代价函数导数或更高阶微分的算法(变分) • 利用导数，如：共轭下降算法 • 利用二阶导数，如：高斯－牛顿算法 不使用导数的算法 • 决定性算法，如：simplex，powell • 随机性算法，如：SA，GA，DE • 结合以上两种方法的算法：如：SCE 基于最优估计理论的算法(基于贝叶斯理论) 滤波，如：卡曼, 粒子, 多项式 平滑，同上 预测，同上
误差模型 观测误差 ，仪器误差 观测算子的误差 >代表性误差（模型尺度和遥感观测等带来的误差） 模型误差 随机误差 系统误差
观测误差 仪器误差 观测算子的误差 代表性误差(模型尺度和遥感观测等带来的误差) 模型误差 随机误差 系统误差 误差模型
陆地数据同化系统(LDAS) 方法：空间观测与地面观 测数据来驱动陆地表面过 程模型. 驱动数据与参数 同化 根区土壤水分含量%] 陆地数据 同化系统 输出 降雨，温度，辐射等。 (LDAS) 植被类型，土壤质地与 土壤水分，蒸发，能量 类型，高程等 通量，温度，河流径流 ,积雪特性等。 陆地表面过 程模型 这些输出参数用作气象、气候预报模型和 地表水资源应用所需的初始值
驱动数据与参数 陆地数据同化系统 (LDAS) 这些输出参数用作气象、气候预报模型和 地表水资源应用所需的初始值 方法: 空间观测与地面观 测数据来驱动陆地表面过 程模型. 根区土壤水分含量 [%] 陆地数据 同化系统 降雨，温度，辐射等。 （LDAS） 植被类型，土壤质地与 类型，高程等 输出 土壤水分，蒸发，能量 通量，温度，河流径流 ，积雪特性等. 同化 陆地表面过 程模型