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为了提高基于VTCI的干旱监测的准确性,以关中平原为研究区域,将遥感反演的条件植被温度指数(VTCI)与CERES-Wheat小麦生长模型模拟的土壤浅层水分数据相结合,通过四维变分(4DVAR)与集合卡尔曼滤波(EnKF)2种数据同化算法实现了VTCI的同化。由作物生长模型模拟的土壤浅层水分与VTCI建立经验关系得到模拟的VTCI,再将遥感反演的VTCI与模型模拟值分别应用两种同化算法得到VTCI的单点同化结果,继而应用到区域尺度。结果表明,在VTCI单点实验中,两种同化结果均能结合观测值与模拟值的