【摘 要】
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大型河网非恒定模拟计算仍是当前难点,现实环境的不确定性使传统模拟方法精度难以有效提高。数据同化方法融合数据和观测,是提高实际问题模拟和预测精度的重要手段。本文以太
【机 构】
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江苏省环境科学研究院,长江勘测规划设计研究有限责任公司上海分公司,中国科学院南京地理与湖泊研究所
【基金项目】
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国家水体污染控制专项(2017ZX07603),长江勘测规划设计研究有限责任公司科研项目(CX2018Z43,CX2014Z34)
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大型河网非恒定模拟计算仍是当前难点,现实环境的不确定性使传统模拟方法精度难以有效提高。数据同化方法融合数据和观测,是提高实际问题模拟和预测精度的重要手段。本文以太湖流域河网为对象,引入集合卡尔曼滤波方法,构建了太湖流域河网水量数据同化模型,探究了水位观测数据同化对河网水量预测精度的影响,并将模型运用于太湖流域河网洪水预报。结果显示:太湖流域各水利分区水量相对独立,为降低模拟误差,需在各个片区引入观测数据。通过同化各水利分区内2~3个站点每隔1-2天的观测数据,可使模拟误差降低约40%。太湖领域的预报水位与
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