连续多流向汇流算法模型

Evensen根据Epstein的随机动态预报理论提出的集合卡尔曼滤波（ensemble Kalman filter, EnKF），它克服了卡尔曼滤波要求线性化的模型算子和观测算子的缺点，对于非线性很强、不连续的动态模型也能得到很好的结果。该方案可以引入MODIS (Moderate Resolution Imaging Spectroradiometer) LST (land surface temperature)产品数据，通过计算，可以得出MODIS LST产品的数据同化方法能够很大程度的改善地表温度的模拟精度，并也能够改善蒸散发量的模拟精度。

通用陆面模型是由一些对土地模型感兴趣的科学家们合作开发的以提供给公众使用和进一步开发。主要模型特征包括足够的不均匀间隔层以充分代表土壤温度和土壤湿度，以及雪过程的多层参数化；在雪壤系统中对液态水和冰水的质量进行明确的处理;TopMeod概念下的径流参数化；一种冠层光合作用电导模型，它描述了二氧化碳和水蒸气在植物中同时转移的过程;并对能量和水平衡的次网格分数进行平铺处理。CLM在离线模式下进行了广泛的评估，并与NCAR社区气候模型（CCM3）进行了耦合。

植被模式SSiB是20世纪八十年代末期发展起来的，它是根据Sellers等1986年提出的SiB做了想当程度的简化，这些简化主要是针对植物中的辐射传输、空气动力学阻力系数和植物气孔阻力系数的计算。简化后SSiB有1层植被，3层土壤以及8个预报变量 ( 3层土壤的湿度、植被表面的含水量，土壤表面的积雪以及叶面温度) 。土壤的温度用强迫恢复方法来解，所以只有2个预报量：土壤表面温度和土壤深层温度。模式用叶面气孔阻力系数，土壤阻力系数，植被边界层阻力和2层空气动力阻力系数来控制地气之间的动力、热力和水分交换。

Alpine3D是一种高分辨率模拟高山表面过程的模型，特别是雪的过程。该模型可以通过自动气象站或气象模型输出的测量来驱动。Alpine3D是研究山区地表动态的一种很有价值的工具，目前用于研究在气候变化情景下的雪崩预警和冻土发展和植被变化的积雪动态。它还可用于为气象和洪水预报建立精确的土壤湿度评估。

土壤-植被-大气系统内部的能量流动和物质循环过程控制植被生长的微气候环境，对植被的生长有重要影响；同时，地表与大气能量、水分的交换决定了边界层内湍流及扩散的强度与稳定度，而且控制着风速、温度和湿度等气候系统的下边界条件，所以建立土壤-植被-大气传输模型模拟下垫面水热通量对于研究、预报气候变化、水文循环及生态环境动态极为重要。J.W.Deardorff提出“大叶”概念，在陆面模拟中加入一层植被，开始考虑植被的生态水文过程，从而形成了SVAT模型的雏形。ISBA就是在1989年由J.Noilhan等提出的以“大叶”概念为基础的土壤、生物圈和大气圈之间的相互作用模型，用于模拟陆地或水面与上层大气之间的热量、质量和动量的交换。该模型应用于所谓的独立开发模式，在耦合模式下，该模型为大气数值天气预报模型提供了较低的边界条件，或者是分布式水文模型的更高边界条件。

Noah LSM是由多个机构和组织共同发展起来的，最初由Mahrt et al的两层水文模型发展而来，后来由Chen et al和Ek et al不断进行改进和完善。目前该模型已经过离线和耦合模型的测试，被美国国家环境预报中心（National Centers for Environmental Predition,NCEP）广泛应用于天气和气候业务预报中，同时也被WRF模式团队、美国空军气象局等广泛使用，得到了许多研究者的认可。 Noah-MP 模型是由Niu和Yang等通过改进和完善Noah LSM模型发展而来。对Noah LSM中存在的问题进行了改进和完善。主要有：（1）引入了植被冠层，分开计算冠层和陆地表面的温度；（2）使用改进了考虑冠层间隙的二流传输方案（3）引入一个短期的动态植被类型。除此之外，Noah-MP模式对地下水模型和雪模型冻土方案都进行了改进。可供选择参数化方案的物理量有：动态植被、气孔阻抗、控制气孔阻抗的土壤湿度因子、径流和地下水、表层拖曳系数、冻土中的过冷液态水、冻土渗透率、辐射传输、雪表反照率、降雨和降雪的区分等。 Noah-MP 模式的土壤在垂直方向上分为不均匀的4层，从上而下的土壤层厚度分别为0.1，0.3,0.6,1.0m；其大气强迫场数据包括风向风速、空气温湿度、大气压强、上下的强短波辐射以及降水速率等，输出的变量主要有土壤温湿度、感潜热通量以及土壤热通量等。该模式提供27种不同的植被类型和19种土壤类型。