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水文模型模拟预报的多源数据同化方法及应用研究进展

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介绍了水文遥感数据同化中常用的数据同化方法,总结了变分和顺序两类数据同化常用方法的优势与不足;以土壤湿度与径流两个水文变量的数据同化研究为重点,探讨了土壤湿度、径流、降水、蒸散发、积雪等多源数据在水文模型模拟预报中的同化研究进展及其在同化应用中存在的问题;最后,从数据同化方法、多源数据同化应用方面总结了水文遥感数据同化的未来发展方向,提出遥感、地面等多源数据的同化在改进水文模型模拟预报方面的应用潜力将会随着遥感观测技术与反演方法的改进、水文模型结构的完善以及数据同化方法的优化而不断增大,多源数据在水文模型模拟预报中的综合应用将是水文遥感数据同化发展的必然趋势.
Advances in multi-source data assimilation approach and application in simulation and forecast of hydrological model

刘永伟、王文、刘元波、凌哲、刘庆

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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

江苏省水利工程规划办公室,江苏南京 210029

江西省水利规划设计研究院,江西南昌 330029

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水文模型 模拟预报 多源数据同化 遥感观测 土壤湿度 径流 降水

国家自然科学基金国家自然科学基金江苏省科技计划青年项目

4190104941971042BK20191097

2021

10.3876/j.issn.1000-1980.2021.06.001

河海大学学报(自然科学版)
河海大学

河海大学学报(自然科学版)

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.803
ISSN：1000-1980
年,卷(期)：2021.49(6)
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