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基于数据同化的深水湖库水温中短期预报
文献摘要：
深水湖库的水温分布与演化影响着水体运动、生化反应和水生生物的新陈代谢过程,在中短期时间尺度上预报水温变化对湖库水质管理与生态环境安全十分必要.本文基于集合卡尔曼滤波算法与CE-QUAL-W2模型,构建可综合考虑模型参数、边界条件以及观测数据不确定性的湖库水温数据同化系统,利用水库调度数据与气象数据作为预报条件,将该系统应用于大黑汀水库进行1～10 d的中短期水温预报.结果表明:当集合数为100、模拟误差和观测误差分别为10％和1％时,同化系统能够兼顾较高的计算效率与模拟精度.同时校正模型参数和状态变量,能够使数据同化系统在不同水深处的水温模拟精度较无数据同化模拟结果提升41.2％～68.8％.随着预报期由1 d延长至10 d,各水深的预报误差由0.22～0.35℃增大至0.77～1.09℃.无论水库处于分层期或混合期,数据同化系统均能够在预报期内的气象条件及水库调度等内外部因素驱动下维持较高的准确性,高精度的水温中短期预报方法可以为湖库供水与生态安全提供理论与技术支撑.
文献关键词：
湖库水温;中短期预报;数据同化;CE-QUAL-W2;集合卡尔曼滤波
中图分类号：
作者姓名：
孙博闻;杨晰淯;暴柱;刘晓波;刘畅;高学平
作者机构：
天津大学 水利工程仿真与安全国家重点实验室,天津 300350;水利部海河水利委员会引滦工程管理局 海河流域滦河水质监测中心,河北 唐山 064309;中国水利水电科学研究院 水生态环境研究所,北京 100038
文献出处：
引用格式：
[1]孙博闻;杨晰淯;暴柱;刘晓波;刘畅;高学平-.基于数据同化的深水湖库水温中短期预报)[J].水利学报,2022(12):1445-1455
A类：
湖库水温
B类：
数据同化,深水,中短期预报,生化反应,水生生物,新陈代谢,代谢过程,时间尺度,报水,水温变化,湖库水质,水质管理,生态环境安全,集合卡尔曼滤波算法,CE,QUAL,W2,观测数据,数据不确定性,确定性的,水库调度,气象数据,报条,系统应用,大黑汀,观测误差,计算效率,模拟精度,校正模型,状态变量,水深,深处,水温模拟,无数,预报误差,气象条件,内外部因素,预报方法,供水,生态安全,理论与技术
AB值：
0.295846
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