【摘 要】
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数据同化方法可提高数值预报的时效性和准确性,且该方法已在水文领域得到应用,并得到快速发展。为了提高新安江模型径流模拟预报精度,采用集合卡尔曼滤波方法同化径流数据,对
【机 构】
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中国地质大学（北京）水资源与环境学院,中国水利水电科学研究院,遥感科学国家重点实验室北京师范大学地理与遥感科学学院,天津大学水利工程仿真与安全国家重点实验室
【基金项目】
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“十三五”国家重点研发计划项目(2016YFC0402204);国家自然科学基金项目(51209187);中央高校基本科研业务费资助项目(2652015116)~~
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数据同化方法可提高数值预报的时效性和准确性,且该方法已在水文领域得到应用,并得到快速发展。为了提高新安江模型径流模拟预报精度,采用集合卡尔曼滤波方法同化径流数据,对参数和状态变量进行同步校正估计。通过对三水源新安江模型进行理想条件下的数值实验,在同时考虑模型自身、模型参数以及观测数据的不确定性的情况下,分析了参数均值和方差改变、集合大小、同化参数的敏感性以及相关性分析对同化过程的影响。结果表明:集合卡尔曼滤波算法具有可行性,且参数均值越接近真值、方差适当增加,集合大小适中,同化参数敏感性较低以及参数与变量
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