【摘 要】
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提出一种基于集合卡尔曼滤波的一维数据同化系统,对不同深度土壤层的水分含量进行同化,该系统的模型算子为分布式水文模型,观测算子是积分方程模型和条件温度指数模型.于2008
【机 构】
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中国测绘科学研究院,山东农业大学信息学院,长江科学院,中国科学院地理科学与资源研究所
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提出一种基于集合卡尔曼滤波的一维数据同化系统,对不同深度土壤层的水分含量进行同化,该系统的模型算子为分布式水文模型,观测算子是积分方程模型和条件温度指数模型.于2008年6月1日至7月2日在黑河流域进行了同化实验,结果表明,集合卡尔曼滤波能较好地处理强非线性问题,与单独DHSVM模型模拟土壤水分含量相比,同化的表层和根层土壤水分含量精度有明显提高,其中盈科站表层的均方根误差和平均误差分别减小了0.021 7和0.032 9,根层的均方根误差和平均误差分别减小了0.019 3和0.025;临泽站的精度也有明
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