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水文模型模拟预报的多源数据同化方法及应用研究进展 总被引：1，自引：0，他引：1
介绍了水文遥感数据同化中常用的数据同化方法,总结了变分和顺序两类数据同化常用方法的优势与不足;以土壤湿度与径流两个水文变量的数据同化研究为重点,探讨了土壤湿度、径流、降水、蒸散发、积雪等多源数据在水文模型模拟预报中的同化研究进展及其在同化应用中存在的问题;最后,从数据同化方法、多源数据同化应用方面总结了水文遥感数据同化的未来发展方向,提出遥感、地面等多源数据的同化在改进水文模型模拟预报方面的应用潜力将会随着遥感观测技术与反演方法的改进、水文模型结构的完善以及数据同化方法的优化而不断增大,多源数据在水文模型模拟预报中的综合应用将是水文遥感数据同化发展的必然趋势。 相似文献
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基于集合卡尔曼滤波(EnKF)法,在合理量化模型模拟和径流观测误差、有效处理模型参数演变及过拟合问题的基础上,以淮河上游淮滨水文站以上流域为研究区,构建了基于径流数据同化的SWAT分布式水文模型参数优化方案,就站点实测径流数据同化对模型参数的优化效果进行了评估.结果显示,数据同化过程中,被更新的模型参数集合逐渐收敛并趋... 相似文献
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