EnKF优化土壤湿度方程中参数的性能研究

• 作者: 唐千红 惠建忠 李超 杨霏云
• 来源期刊: 自然资源学报
• 学科: 农学
• 关键词: 土壤湿度 参数估计 集合卡尔曼滤波
• 年，卷（期）: 2015,（12）
• 所属期刊栏目: 资源研究方法
• 页码范围: 2131-2140
• 页数: 10页
• 分类号: S152.7
• 语种: 中文
• DOI: 10.11849/zrzyxb.2015.12.014

摘要

集合卡尔曼滤波(EnKF)是一种灵活有效的序贯数据同化方法,解决参数优化问题具有优势:一是可以显式地考虑多源不确定性,从而避免对参数的过度调整来弥补其他来源的误差而产生次优参数;二是实时处理最新更新的观测数据,从而不需要存储和同时处理所有历史数据;三是使用集合和蒙特卡罗方法来表征和预报相关误差统计量,不需要封闭解逼近,易于实施.论文借助一维土壤湿度模型,通过观测系统模拟试验的方式,评估EnKF对水力学函数参数的优化效果.结果表明,敏感参数更易得到最优估值,优化效果不受初始猜测及观测误差设置等的影响.和直观想法相反,增加同化频率可能会使估值结果不稳定.