【摘 要】
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基于集合卡尔曼滤波(EnKF)法,在合理量化模型模拟和径流观测误差、有效处理模型参数演变及过拟合问题的基础上,以淮河上游淮滨水文站以上流域为研究区,构建了基于径流数据同化的SWAT分布式水文模型参数优化方案,就站点实测径流数据同化对模型参数的优化效果进行了评估.结果显示,数据同化过程中,被更新的模型参数集合逐渐收敛并趋于稳定,基于稳定后的参数获得的模拟径流与实测径流过程接近,流域出口径流模拟的纳什效率系数可达0.88,说明基于EnKF法的径流数据同化对SWAT模型参数具有一定的优化估计能力,且采用数据同化
【机 构】
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中国科学院南京地理与湖泊研究所流域地理学重点实验室,江苏 南京 210008;河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,江苏 南京 210098;江西省水利规划设计研究院,江西 南昌 33002
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基于集合卡尔曼滤波(EnKF)法,在合理量化模型模拟和径流观测误差、有效处理模型参数演变及过拟合问题的基础上,以淮河上游淮滨水文站以上流域为研究区,构建了基于径流数据同化的SWAT分布式水文模型参数优化方案,就站点实测径流数据同化对模型参数的优化效果进行了评估.结果显示,数据同化过程中,被更新的模型参数集合逐渐收敛并趋于稳定,基于稳定后的参数获得的模拟径流与实测径流过程接近,流域出口径流模拟的纳什效率系数可达0.88,说明基于EnKF法的径流数据同化对SWAT模型参数具有一定的优化估计能力,且采用数据同化方式进行模型参数率定具有一定的可行性.
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