2017西安：LDAS与LIS国际研讨会聚焦水文数据同化与管理

LDAS (Land Data Assimilation System) 和 LIS (Land Information System) 是两个在气象学和水资源管理领域至关重要的概念，它们的核心目的是为了提高流域尺度水文模拟的精度和水资源管理效率。LDAS是一种数据同化系统，它结合了多种来源的数据（如卫星遥感、地面观测和模型输出）来创建更精确的陆地表面状态信息，包括土壤湿度、蒸发、径流等关键变量，以便提供初始条件给天气和气候模型，从而改善预测能力。 LIS则是一个软件包，设计用于简化对LDAS系统的管理和操作。它使得科学家们能够有效地整合和处理来自不同尺度和来源的数据，减少不确定性，特别是处理尺度不匹配问题。例如，GLDAS (Global Land Data Assimilation System) 和 NLDAS (North American Land Data Assimilation System) 是全球和北美地区广泛应用的LDAS实例，它们分别针对大范围和区域尺度的地表过程模拟提供了集成解决方案。 在2017年的CAHMDA (Continental-scale Hydrological Modeling and Data Assimilation Conference) 会议上，Youlong Xia 和 Michael B. Ek，分别代表 Environmental Modeling Center (EMC) 和 National Centers for Environmental Prediction (NCEP)，以及NOAA (National Oceanic and Atmospheric Administration) 的 NCWCP (National Center for Weather and Climate Prediction) 部门，共同探讨了LDAS的发展、升级和维护，以及其在全球各地的应用。他们的工作重点在于解决实际问题，如遥感数据的不确定性处理、模型结构优化以及如何通过数据同化来提升对第三极（如亚洲内陆）陆-气交换和变化的理解。 此外，会议还着重讨论了数据同化的尺度问题，认识到尺度效应对地表参数获取的准确性有重大影响。通过这些讨论，与会者可以更好地理解如何利用多源遥感数据和数据同化方法来支持水文、生态和陆地表层系统的科学研究，以及它们在支持可持续发展方面的作用。 总结来说，LDAS和LIS作为现代气象学和水资源管理的核心工具，通过整合和优化数据，不仅提升了水文预测的准确度，而且对于理解地球系统中的复杂交互作用、促进环境保护和可持续发展起到了关键作用。这次2017年的CAHMDA会议，为全球科研人员提供了一个宝贵的机会，共同分享经验、解决问题，推动了这一领域的前沿研究和国际合作。