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基于集合卡尔曼滤波的湖泊富营养化模型Delft3D-BLOOM数据同化
基于集合卡尔曼滤波的湖泊富营养化模型Delft3D-BLOOM数据同化
作者:
刘卓
志杰
柳明
求稳
育青
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
集合卡尔曼滤波
富营养化模型
数据同化
湖泊
太湖
摘要:
富营养化模型是进行湖泊水环境质量预测和管理的重要工具,然而模型客观存在的误差一直是应用者关心的重要问题.数据同化作为连接观测数据与数值模型的重要方法,可以有效提高模型的准确性.集合卡尔曼滤波(EnKF)是众多数据同化算法中应用最为广泛的一种,可进行非线性系统的数据同化,并能有效降低数据同化的计算量.本研究以太湖作为具体实例,选择Delft3D-BLOOM作为富营养化模型,在数值实验确定EnKF集合数为100、观测误差方差为1%、模拟误差方差为10%的基础上分别进行模型状态变量同化以及状态变量与关键参数同步同化.结果显示,仅同化状态变量时,模型预测精度有所增加;同时同化状态变量和关键参数时,可显著提升模型在湖泊水环境质量预测中的精度.该研究为应用集合卡尔曼滤波以提高复杂的湖库富营养化模型模拟精度提供了有效的方法.
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分段函数
湖泊富营养化模型研究进展
富营养化
静态模型
动态模型
发展趋势
基于属性识别模型的湖泊富营养化评价
属性识别
富营养化
熵权
湖泊
内容分析
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文献信息
篇名
基于集合卡尔曼滤波的湖泊富营养化模型Delft3D-BLOOM数据同化
来源期刊
湖泊科学
学科
关键词
集合卡尔曼滤波
富营养化模型
数据同化
湖泊
太湖
年,卷(期)
2017,(5)
所属期刊栏目
综述
研究方向
页码范围
1070-1083
页数
14页
分类号
字数
10425字
语种
中文
DOI
10.18307/2017.0505
五维指标
作者信息
序号
姓名
单位
发文数
被引次数
H指数
G指数
1
刘卓
三峡大学水利与环境学院
3
18
2.0
3.0
2
志杰
中国科学院生态环境研究中心
1
2
1.0
1.0
3
柳明
南京水利科学研究院生态环境研究中心
1
2
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4
育青
南京水利科学研究院生态环境研究中心
1
2
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求稳
南京水利科学研究院生态环境研究中心
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节点文献
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富营养化模型
数据同化
湖泊
太湖
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研究来源
研究分支
研究去脉
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相关学者/机构
期刊影响力
湖泊科学
主办单位:
中国科学院南京地理与湖泊研究所
中国海洋湖沼学会
出版周期:
双月刊
ISSN:
1003-5427
CN:
32-1331/P
开本:
小16开
出版地:
南京市北京东路73号
邮发代号:
28-201
创刊时间:
1919
语种:
chi
出版文献量(篇)
2578
总下载数(次)
5
总被引数(次)
57871
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