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数据同化是提升复杂机理过程模型精度的关键技术之一,而湖泊藻类模型的敏感参数具有随时间动态变化的特征,导致数据同化过程中无法精准更新某一时段的敏感参数,影响数据同化的模型精度提升效果.针对上述问题,本研究耦合了参数敏感性分析与集合卡尔曼滤波,研发了一种能够实时识别模型敏感参数的新型数据同化算法;为验证研发算法的效率,依托巢湖的高频水质自动监测数据,测试算法对藻类动态模型的精度提升效果.测试结果表明：研发算法能够精准跟踪模型敏感参数的动态变化,并根据监测数据实时更新模型敏感参数,实现了水质高频自动监测数据与藻类动态模型的深度融合,藻类生物量模拟精度提升了55%,即纳什系数（NSE）从0.49提升到0.76,模拟精度提升效果也显著优于传统数据同化算法（NSE=0.63）.研发算法可应用于其它水生态环境模型的数据同化,为水生态环境相关要素的精准模拟预测提供关键技术支撑. 相似文献
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基于承载力动态变化的生态系统适应性管理——以鄂尔多斯乌审旗为例 总被引：1，自引：0，他引：1
生态系统适应性管理的目标是寻求区域生态保护和经济发展的最佳平衡。选择地处农牧交错带的鄂尔多斯市乌审旗,基于1998,2008年土地覆被数据,从格局上分析生态系统变化过程;并基于生态承载力动态变化,从压力子系统和承载力子系统2个方面,从功能上揭示研究区生态承载力状态。研究结果表明:1草地和荒漠是研究区主导的生态系统类型,近10年来生态系统结构发生的显著变化,表现在高、中覆盖度草地、林地和建设用地均有增加,低覆盖度草地和荒漠面积减少,景观异质性增加,景观结构趋于稳定,生态效应显著提升;2 1998年以来,生态承载负荷度不断下降,生态承载能力不断提高,工业煤炭消费量和GDP是主要的压力因子,而耕地则对承载力的提升存在重要影响。最后,提出了生态系统适应性管理的对策措施。 相似文献
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