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1基于集合卡尔曼滤波的土壤水分同化变权实验研究显示文摘将集合预报成员不等权重思想与集合卡尔曼滤波(EnKF)同化方法相结合,利用集合成员的离散度作为权重因子,对EnKF算法优化后的集合成员采用不等权重取平均值,作为同化后的预报值。首先检验了集合离散度和预报误差的相关性,证明将集合离散度作为权重因子的可靠性;利用一个水文过程模型(DHSVM)和实测数据进行了土壤水分的同化变权实验,对EnKF分析和更新后产生的土壤水分集合,分别采用算术平均和变权平均的方法,计算土壤水分预报结果并进行比较。实验表明,集合变权平均法可以进一步提高同化的预报效果。刘茜 王明玉 赵英时 2010地理与地理信息科学2010,26,1:3
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