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基于集合卡尔曼滤波的土壤水分同化试验
被引量：
44
1
作者
黄春林
李新
《高原气象》
CSCD
北大核心
2006年第4期665-671,共7页
集合卡尔曼滤波是由大气数据同化发展的新的顺序同化算法,它利用蒙特卡罗方法计算背景场的误差协方差矩阵,克服了卡尔曼滤波需要线性化的模型算子和观测算子的难点。我们发展了一个基于集合卡尔曼滤波和简单生物圈模型(SiB2,Simple Bios...
集合卡尔曼滤波是由大气数据同化发展的新的顺序同化算法,它利用蒙特卡罗方法计算背景场的误差协方差矩阵,克服了卡尔曼滤波需要线性化的模型算子和观测算子的难点。我们发展了一个基于集合卡尔曼滤波和简单生物圈模型(SiB2,Simple Biosphere Model)的单点陆面数据同化方案。利用1998年7月6日至8月9日青藏高原GAME-Tibet实验区MS3608站点的观测数据进行了同化试验。结果表明,利用集合卡尔曼滤波的数据同化方法可以明显地提高表层、根区、深层土壤水分的估算精度。
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关键词
陆面数据同化系统
集合卡尔曼滤波
简单生物圈模型
土壤水分
在线阅读
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职称材料
土壤水分同化系统的敏感性试验研究
2
作者
黄春林
李新
《水科学进展》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第4期457-465,共9页
利用1998年7月6日至8月9日青藏高原GAME-Tibet试验区MS3608站点的4 cm、20 cm和100 cm的土壤水分观测数据同化SiB2模型输出的表层、根区和深层土壤水分,探讨了一个基于集合卡尔曼滤波和简单生物圈模型的单点土壤水分同化方案。分析和评...
利用1998年7月6日至8月9日青藏高原GAME-Tibet试验区MS3608站点的4 cm、20 cm和100 cm的土壤水分观测数据同化SiB2模型输出的表层、根区和深层土壤水分,探讨了一个基于集合卡尔曼滤波和简单生物圈模型的单点土壤水分同化方案。分析和评价了集合大小、同化周期、模型误差、背景场误差以及观测误差对同化系统性能的影响。结果表明:①增加集合数目可以减小土壤水分同化系统的误差,但同时又降低了运行效率;②对于集合卡尔曼滤波,初始场的估计是否准确对同化系统性能影响不大;③模型误差和观测误差的准确估计可以提高土壤水分的估计精度;④利用数据同化的方法对土壤水分的估计有显著提高。
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关键词
集合卡尔曼滤波
陆面数据同化系统
简单生物圈模型
土壤水分
敏感性分析
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职称材料
题名
基于集合卡尔曼滤波的土壤水分同化试验
被引量：
44
1
作者
黄春林
李新
机构
中国科学院寒区旱区环境与工程研究所
出处
《高原气象》
CSCD
北大核心
2006年第4期665-671,共7页
基金
国家自然科学基金项目(90202014)
国家重点基础研究发展项目(2001CB309404)
中国科学院寒区旱区环境与工程研究所创新课题(CACX2003102)共同资助
文摘
集合卡尔曼滤波是由大气数据同化发展的新的顺序同化算法,它利用蒙特卡罗方法计算背景场的误差协方差矩阵,克服了卡尔曼滤波需要线性化的模型算子和观测算子的难点。我们发展了一个基于集合卡尔曼滤波和简单生物圈模型(SiB2,Simple Biosphere Model)的单点陆面数据同化方案。利用1998年7月6日至8月9日青藏高原GAME-Tibet实验区MS3608站点的观测数据进行了同化试验。结果表明,利用集合卡尔曼滤波的数据同化方法可以明显地提高表层、根区、深层土壤水分的估算精度。
关键词
陆面数据同化系统
集合卡尔曼滤波
简单生物圈模型
土壤水分
Keywords
Land data assimilation
Ensemble Kalman filter
SiB2
Soil moisture
分类号
P33 [天文地球—水文科学]
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职称材料
题名
土壤水分同化系统的敏感性试验研究
2
作者
黄春林
李新
机构
中国科学院寒区旱区环境与工程研究所
出处
《水科学进展》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006年第4期457-465,共9页
基金
国家自然科学基金资助项目(90202014)
国家重点基础研究发展计划(973)资助项目(2001CB309404)
中国科学院寒区旱区环境与工程研究所创新课题资助项目(CACX2003102)~~
文摘
利用1998年7月6日至8月9日青藏高原GAME-Tibet试验区MS3608站点的4 cm、20 cm和100 cm的土壤水分观测数据同化SiB2模型输出的表层、根区和深层土壤水分,探讨了一个基于集合卡尔曼滤波和简单生物圈模型的单点土壤水分同化方案。分析和评价了集合大小、同化周期、模型误差、背景场误差以及观测误差对同化系统性能的影响。结果表明:①增加集合数目可以减小土壤水分同化系统的误差,但同时又降低了运行效率;②对于集合卡尔曼滤波,初始场的估计是否准确对同化系统性能影响不大;③模型误差和观测误差的准确估计可以提高土壤水分的估计精度;④利用数据同化的方法对土壤水分的估计有显著提高。
关键词
集合卡尔曼滤波
陆面数据同化系统
简单生物圈模型
土壤水分
敏感性分析
Keywords
ensemble Kalman filter
land data assimilation
simple biosphere model
soil moisture
sensitivity analysis
分类号
S271 [农业科学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于集合卡尔曼滤波的土壤水分同化试验
黄春林
李新
《高原气象》
CSCD
北大核心
2006
44
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
土壤水分同化系统的敏感性试验研究
黄春林
李新
《水科学进展》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2006
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