土地利用数据同化研究取得重要进展
发表日期:2022-04-25来源：
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数据同化是减少土地利用模型模拟误差的有效方法。但与传统的针对连续变量的数据同化方法不同，土地利用模型的输出为类型变量，无法直接利用现有的数据同化算法，这给面向土地利用的数据同化应用提出挑战。
中国科学院西北生态环境资源研究院（以下简称“西北研究院”）胡晓利博士联合中国科学院青藏高原研究所研究人员，基于类型分布的贝叶斯推理，突破了传统的针对连续变量的同化方法，利用狄利克雷分布的共轭先验特征解决了贝叶斯数据同化中类型变量的后验概率计算问题，创新性的提出了一种离散类型分布变量（土地利用类型）同化策略；首次实现了多维土地利用动态模型的多状态变量的同步更新。
研究表明，数据同化精度优于模拟精度。至模拟目标年，整个研究区的Kappa系数和FM (Figure of Merit)值分别提高了0.34%和1.78%。而在土地利用发生剧烈变化的典型区，Kappa系数和FM值可分别增加23.88%和38.39%。该研究为离散变量的数据同化研究提供了重要的参考价值。
该研究成果以 A novel strategy to assimilate category variables in land-use models based on Dirichlet distribution 为题发表在环境建模领域top期刊 Environmental Modelling and Software。西北研究院胡晓利博士为论文第一作者。该研究获中国科学院战略性先导科技专项（XDA20100104）、高分辨率对地观测系统重大专项（21-Y20B01-9001-19/22）等联合资助。
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