中国科学院生态环境研究中心机构知识库
Advanced  
RCEES OpenIR  > 环境水质学国家重点实验室  > 期刊论文
题名: 基于集合卡尔曼滤波的湖泊富营养化模型Delft3D-BLOOM数据同化
作者: 刘卓1; 李志杰1; 胡柳明1; 林育青1; 陈求稳1
刊名: 湖泊科学
出版日期: 2017-09-06
期号: 05, 页码:1070-1083
关键词: 集合卡尔曼滤波 ; 富营养化模型 ; 数据同化 ; 湖泊 ; 太湖
中文摘要: 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(En KF)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En KF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.
部门归属: 环境水质学国家重点实验室
内容类型: 期刊论文
URI标识: http://ir.rcees.ac.cn/handle/311016/38089
Appears in Collections:环境水质学国家重点实验室_期刊论文

Files in This Item: Download All
File Name/ File Size Content Type Version Access License
基于集合卡尔曼滤波的湖泊富营养化模型Delft3D-BLOOM数据同化_刘卓.pdf(7315KB)期刊论文作者接受稿开放获取View Download

作者单位: 1.三峡大学水利与环境学院
2.中国科学院生态环境研究中心
3.南京水利科学研究院生态环境研究中心
Service
Recommend this item
Sava as my favorate item
Show this item's statistics
Export Endnote File
Google Scholar
Similar articles in Google Scholar
[刘卓]'s Articles
[李志杰]'s Articles
[胡柳明]'s Articles
CSDL cross search
Similar articles in CSDL Cross Search
[刘卓]‘s Articles
[李志杰]‘s Articles
[胡柳明]‘s Articles
Related Copyright Policies
Null
Social Bookmarking
Add to CiteULike Add to Connotea Add to Del.icio.us Add to Digg Add to Reddit
文件名: 基于集合卡尔曼滤波的湖泊富营养化模型Delft3D-BLOOM数据同化_刘卓.pdf
格式: Adobe PDF
此文件暂不支持浏览
所有评论 (0)
暂无评论
 
评注功能仅针对注册用户开放,请您登录
您对该条目有什么异议,请填写以下表单,管理员会尽快联系您。
内 容:
Email:  *
单位:
验证码:   刷新
您在IR的使用过程中有什么好的想法或者建议可以反馈给我们。
标 题:
 *
内 容:
Email:  *
验证码:   刷新

Items in IR are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.

 

 

Valid XHTML 1.0!
Copyright © 2007-2018  中国科学院生态环境研究中心 - Feedback
Powered by CSpace