【摘 要】
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以太湖为研究区域,采用2014—2016年的水环境生态监测数据,率定了三维水生态动力学模型(3DHED),模拟了太湖蓝藻生物量的时空变化;通过融入遥感数据建立了基于集合卡尔曼滤波(EnKF)的蓝藻生物量预测数据同化(DA)模式,同时提出了一种改进数据同化(mDA)的策略,降低了遥感数据不确定性的影响,显著提升了模型模拟精度。结果表明:相比3DHED蓝藻生物量的模拟结果,DA模拟结果的均方根误差均值
【机 构】
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南京水利科学研究院生态环境研究所,重庆交通大学河海学院,中建四局第五建筑工程有限公司
【基金项目】
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国家重点研发计划(2018YFC0830800),江苏省双创团队(SC917001),南京水利科学研究院创新团队(Y917020)。
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以太湖为研究区域,采用2014—2016年的水环境生态监测数据,率定了三维水生态动力学模型(3DHED),模拟了太湖蓝藻生物量的时空变化;通过融入遥感数据建立了基于集合卡尔曼滤波(EnKF)的蓝藻生物量预测数据同化(DA)模式,同时提出了一种改进数据同化(mDA)的策略,降低了遥感数据不确定性的影响,显著提升了模型模拟精度。结果表明:相比3DHED蓝藻生物量的模拟结果,DA模拟结果的均方根误差均值降低了10.4%,IOA均值增加了48.8%;mDA在DA基础上对蓝藻生物量的模拟精度进一步提升,其均方
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