本文關(guān)鍵詞：流域水文過(guò)程的數(shù)據(jù)同化研究　出處：《武漢大學(xué)》2017年碩士論文　論文類型：學(xué)位論文

  更多相關(guān)文章： 數(shù)據(jù)同化 集合卡爾曼濾波 SWAT模型 土壤水 徑流

【摘要】：流域水文過(guò)程研究對(duì)于水資源管理、農(nóng)業(yè)管理和自然災(zāi)害防治等方面都有著重要的影響,但應(yīng)用水文模型時(shí)常常會(huì)遇到參數(shù)難以率定、預(yù)測(cè)精度差等問(wèn)題。利用數(shù)據(jù)同化技術(shù)能實(shí)時(shí)融合不同類型的觀測(cè)數(shù)據(jù),從而有效提高水文模型狀態(tài)和參數(shù)估計(jì)的效果。本文總結(jié)了集合卡爾曼濾波(EnKF)算法的發(fā)展概況,基于半分布式水文模型SWAT建立了水文數(shù)據(jù)同化模型,并檢驗(yàn)了該模型的計(jì)算性能;基于數(shù)值試驗(yàn)討論了徑流、土壤水、地下水位等多種觀測(cè)集合的影響;基于美國(guó)的Little Washita流域的實(shí)際算例研究了不同來(lái)源、不同深度的土壤水觀測(cè)對(duì)水文狀態(tài)的影響。本文具體的研究?jī)?nèi)容和主要結(jié)論如下:(1)建立基于SWAT模型的水文數(shù)據(jù)同化算法,并進(jìn)行了計(jì)算性能的驗(yàn)證。針對(duì)徑流過(guò)程的主要狀態(tài)和參數(shù)進(jìn)行數(shù)據(jù)同化,試驗(yàn)證明EnKF算法能夠有效地降低參數(shù)和狀態(tài)的不確定性,提高模型的預(yù)測(cè)效果。(2)建立可融合多源觀測(cè)的數(shù)據(jù)同化模型,基于數(shù)值試驗(yàn)分析了徑流、含水量和地下水位等觀測(cè)集合對(duì)于同化效果的影響:對(duì)于徑流過(guò)程而言,僅需加入徑流觀測(cè)就能準(zhǔn)確地估計(jì)徑流和參數(shù)CN2;淺層含水量觀測(cè)可以用于估計(jì)暴雨徑流,但模擬垂向水分運(yùn)動(dòng)時(shí)會(huì)產(chǎn)生偏差,不能改善整個(gè)徑流過(guò)程估計(jì);由于地下水位的變化可以在一定程度上反映土壤的垂向運(yùn)動(dòng)信息,補(bǔ)充地下水位觀測(cè)可以提高土壤水的估計(jì)效果。因此,采用多源觀測(cè)能更為精確地模擬徑流和土壤水分狀態(tài),可以考慮使用成本低、易獲取的地下水觀測(cè)來(lái)反映深層土壤水的變化情況。(3)基于數(shù)值試驗(yàn)討論遙感土壤水?dāng)?shù)據(jù)在水文數(shù)據(jù)同化中的價(jià)值:同化表層土壤水能用于改善上層土壤水狀態(tài)估計(jì),但是隨著土壤深度的增加,同化效果逐漸削弱。(4)基于美國(guó)Little Washita流域的實(shí)例,討論不同來(lái)源、不同深度的土壤水觀測(cè)和徑流觀測(cè)在水文數(shù)據(jù)同化中的價(jià)值:同化徑流能有效的改善流域尺度上的徑流狀態(tài)模擬,減小雨季時(shí)各層土壤水估計(jì)的偏差,但是在旱季的更新作用比較有限;加入表層土壤水觀測(cè)能夠降低下層土壤的不確定性,且對(duì)于第二層土壤的作用最明顯;同化多層土壤水能從一定程度上改善徑流估計(jì)的偏差。最后總結(jié)了本文研究成果,并對(duì)需要進(jìn)一步完善的研究方向提出了一些建議。
[Abstract]:Hydrological process research plays an important role in water resources management, agricultural management and natural disaster prevention. However, when applying hydrological models, problems such as difficult parameter calibration and poor prediction accuracy are often encountered. The data assimilation technology can be used to fuse different types of observation data in real time, thus effectively improving the state of hydrological model and the effect of parameter estimation. This paper summarizes the collection of Calman filter (EnKF) algorithm development, hydrological data assimilation model semi distributed hydrological model based on SWAT, and test the performance of the calculation model; based on Numerical Simulation on the impact of collection of runoff, soil water and groundwater and other observations discussed the effects of soil water; observation of the actual Little Washita basin in America the examples of different sources and different depth of hydrological condition based on. The main contents and main conclusions of this paper are as follows: (1) the Hydrological Data Assimilation Algorithm Based on SWAT model is established, and the calculation performance is verified. Data assimilation is carried out for the main state and parameters of runoff process. Experiments show that EnKF algorithm can effectively reduce the uncertainty of parameters and states, and improve the prediction effect of the model. (2) establish a data assimilation model fusion of multi-source observation, numerical and experimental analysis of the runoff, water and groundwater observation set for assimilation effect based on: for the runoff process, only need to add the runoff observation can accurately estimate the parameters of runoff and CN2; shallow water observation can be used to estimate storm runoff. But the simulated vertical water movement will produce deviation, can improve the whole process of runoff estimation; because groundwater level changes can reflect the soil vertical motion information to a certain extent, of underground water level observation can improve the estimation effect of soil water. Therefore, multi-source observation can simulate runoff and soil water status more accurately, and consider the low cost and easily acquired groundwater observation to reflect the change of deep soil water. (3) based on numerical experiments, we discussed the value of remote sensing soil water data in hydrological data assimilation: assimilating surface soil water energy to improve the estimation of upper soil water status, but with the increase of soil depth, the assimilation effect was gradually weakened. (4) the Little Washita basin based on examples, discusses the value of soil water and runoff observation from different sources and different depth in hydrological data assimilation: assimilation can improve the watershed scale runoff runoff conditions on effective simulation, each layer of soil water decreased during the rainy season estimation deviation, but in the dry season update function limited; join surface soil water observation can reduce the uncertainty of the lower soil, and for the second layer soil is the most obvious effect; multi-layer soil water from assimilation to some extent improve the estimation of runoff deviation. Finally, the results of this study are summarized, and some suggestions for further improvement are put forward.
【學(xué)位授予單位】：武漢大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號(hào)】：P333

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本文編號(hào)：1337934