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针对流域降雨入渗过程,引入集合卡尔曼滤波(EnKF)理论,视整个边坡流域为一个随机动态系统,将边坡流域流量观测值作为系统的输出,用集合卡尔曼滤波模型来描述系统的状态;结合流域流量计算方法,实现水文模型参数的随机动态估计,在有效获得待估参数的同时还给出估计值的不确定性.通过数值算例表明,集合卡尔曼滤波可以有效地对含噪声的量测数据进行处理,能够跟踪水文模型的动态变化.相对于常用最优化算法,集合卡尔曼滤波同时给出反演结果和先验知识的后验分布,显示出更好的实时性和可靠性. 相似文献
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