2020年10月，我院吴志勇教授团队在国际期刊《Water Resources Research》上发表题为“Improving Spatial Patterns Prior to Land Surface Data Assimilation via Model Calibration Using SMAP Surface Soil Moisture Data”的论文。《Water Resources Research》是水文水资源领域顶级刊物。
该研究利用NASA SMAP卫星L波段土壤湿度反演数据，通过识别和调整模型土壤湿度气候态敏感参数，实现了对陆面水文模型模拟土壤湿度气候态的优化，并揭示了其对模型土壤湿度、径流和蒸散发模拟的影响。该研究弥补了当前陆面数据同化中没有考虑模拟土壤湿度气候态信息的不足，可大大提升土壤湿度数据同化水平，以更好的服务于干旱监测预测、洪水预报和数值天气预报等研究应用；也可作为陆面模型参数优化方法，解决陆面模型参数空间均化等问题，以提高径流模拟精度。
Zhou, J., Wu, Z., Crow, W. T., Dong, J., & He, H. (2020). Improving spatial patterns prior to land surface data assimilation via model calibration using SMAP surface soil moisture data. Water Resources Research, 56, e2020WR027770. https://doi.org/10.1029/2020WR027770