土壤水分是陆地水文循环中的重要状态变量，其直接联系土壤-植被-大气各个系统，是调控地-气反馈的最重要参量之一。根层土壤水分控制植被根系的水分吸收及蒸腾过程，对气候异常有很强的加强及延长的反馈作用。大范围的土壤水分监测是农业过程研究、干旱监测和环境因子评价的基础，区域尺度及全球范围的土壤水分反演是陆面过程模式研究的重要组成部分。本论文选择我国华北平原白洋淀流域作为研究区域，选取生态水文模型模拟、原位观测、融合微波遥感观测的数据同化及指数滤波等多个角度对比分析根层土壤水分获取的方法，详细研究:(1)生态水文过程模型及微波遥感观测在土壤水分监测中的不确定性;(2)数据同化过程中模型背景场与观测值之间自相关差异对根层土壤水分估算带来的影响，并提出有效的诊断指标避免这一影响;(3)根层土壤水分在植被生长状况预测中的实际效用;(4)白洋淀流域的土壤水分时空分异规律与主要控制因素。论文主要的研究内容和研究结论如下:　　(1)生态水文模型及微波遥感数据不确定性分析　　将生态水文过程模型VIP与光学遥感MODIS数据结合可有效实现对白洋淀流域土壤水分的动态监测。故以此为基准分析区域微波遥感土壤水分数据的不确定性:2007-2009年内，VIP表层土壤水分模拟值与主动微波遥感数据ASCAT、被动微波遥感数据AMSR-E在流域内的平均相关系数分别为0.71和0.46，两组微波遥感数据的均方根误差分别为0.044和0.054m3 m-3，与全球其它湿润至半湿润区的验证结果一致。由于采用变化检测算法，ASCAT数据对土壤水分时间动态过程的模拟更为准确，且ASCAT与模型吻合度在不同地类及不同水文年间波动较小。但AMSR-E对土壤水分空间特征的刻画更加接近观测值及VIP模拟值。　　通过对VIP土壤水分模拟最重要的土壤物理和植物生理参数进行蒙特卡罗采样并平行模拟，结果表明实测值及两组主被动微波土壤水分时间序列基本都包含在模型的不确定区间内，表明了这三种数据源尽管在绝对值上有差异，但都能准确地捕捉到表层土壤水分动态。同时也表明参数的不确定性可以解释绝大部分模型和观测值的偏差。普适似然不确定性估计方法、多参数灵敏度方法及敏感系数分析三种方法的分析结果共同表明，VIP模型的土壤水分模拟关键参数为饱和含水量、凋萎含水量及土壤蒸发阻力参数a1，土壤水分对这几个关键参数的敏感性同时还随土壤湿度状况而改变，但饱和含水量参数对土壤水分及密切相关的蒸散量的敏感性贡献始终最大。　　(2)模型背景场与观测值之间自相关差异对根层土壤水分同化结果的影响　　模型背景场与多源观测值之间的时域统计量不匹配是融合不同数据源的土壤水分信息时遇到的常见问题。对此，本研究首先通过一套合成实验定量分析土壤水分的模型背景场与观测值之间自相关差异对根层土壤水分同化结果的影响。结果表明，两者间的自相关差异将减弱土壤水分数据同化的优势，这在根层土壤及垂向水分交换较缓慢的土体中尤为明显。尽管合成实验中是通过系统地改变观测算子来引入自相关的差异，但这一差异能够同时代表观测算子的误差及水文模型对土壤水动态模拟的误差。其次，研究中提出检测背景场与观测值自相关差异的诊断变量，尽管这一诊断变量需要至少15年的数据来分辨最优与次优观测算子，但准确甄别出最差的观测算子一般只需少于2年的数据，这表明所提出的诊断变量可以有效找出自相关差异最大的情况，避免同化效果的明显降低。　　在同化AMSR-E的实际同化过程中，分析得到的敏感性相对理想实验有所降低。在区域同化过程中，考虑模型背景场与AMSR-E遥感观测值空间尺度不匹配的问题，在寻找最优观测算子参数k的过程中采用VIP模拟单像元与AMSR-E足迹区内所有VIP像元平均的两套方案，结果表明两种同化方案的效果差异不大，前套方案略优于后者。　　(3)根层土壤水分在植被生长状况预测中的实际效用　　根层土壤水分与归一化植被指数NDVI的标准互信息NMI高于表层土壤水分，但指数滤波得到的根层土壤水分F(SSM)与NDVI的标准互信息(NMIF(SSM))及原位观测得到的根层土壤水分与NDVI的标准互信息(NMIRZSM)在61个SCAN站点总体上并未表现出统计差异。而采用皮尔逊R指标时，F(SSM)相对根层土壤水分原位观测与NDVI的线性相关较低，但这一结果恰是由于R指标无法解释土壤水分与NDVI之间的非线性关系造成。　　由于指数滤波方法部分取决于土壤剖面的垂向耦合强度（具体表现为局地的土壤水力学特性），因此在具有不同气候类型和土地利用类型的61个SCAN站点中，NMIF(SSM)-NMIRZSM差异并未表现出明显的气候类型差异或地类差异。尽管指数滤波方法的成功应用需考虑土壤水分的不同尺度的过程（包括土壤水分垂向运动、根系吸水等），但分析结果表明，总体而言，低通指数滤波得到的根层土壤水分与根层土壤水分原位观测在农业干旱监测方面具有相当的效用。　　(4)土壤水分的时间尺度特征及空间分异规律　　研究区各层土壤水分的时间尺度特征明显具有两种不同的幂律状态，即短程及长程相关关系，两者的转折点约为3个月，且两组相关关系都从表层至根层递增。矩方法及基于小波变换的两套方法分析结果都表明，各层土壤水分都具有较明显的多重分形特性，其中表层的多重分形特性最为显著，表现在具有最大的多重分形谱宽度及最强的质量标度指数非线性;通过对原始数据重组洗牌分析可得，研究对象的多重分析特性来源于大、小尺度波动的自相关不同（即具有不同的自相关类型）。　　采用VIP与AMSR-E月平均土壤水分距平值进行经验正交分析(EOF)研究流域内土壤水分的空间分布特征。结果表明，研究区流域尺度表层土壤水分强烈受控于地形因子，其次为土壤质地（如砂粒、黏粒含量百分比，可视为土壤持水和透水能力的代理量度）及降水的空间分异性。此外，表层土壤水分的首要EOF模态(EOF1)与土壤质地的相关关系在春季高于秋季，表明土壤的水力学特性在土壤较干的情况下对土壤水分的空间分布影响更大。同化AMSR-E进入VIP得到的根层土壤水分的EOF分析结果则表明，在半干旱/半湿润的气候条件下，土壤质地与地形因子为共同影响根层土壤水分空间分布的两个主要因素。研究结论为合理选择不同精度的输入数据从而准确估计研究区土壤水分提供理论支持。