TY -的A2 -李,Taesam盟——刘Yongwei AU -王,温家宝AU -胡,翳明非盟-崔,魏PY - 2016 DA - 2016/06/16 TI -提高性能上淮河流域分布式水文模型:使用流水量观测更新盆地州通过系综卡尔曼滤波器SP - 4921616六世- 2016 AB -本研究调查的能力改善性能的分布式水文模型同化的流速及流水量观测。错误地估计模型状态将导致观察和估计河流之间的差异。因此,流速及流水量观测可以用来更新模型,和改进的模型状态最终会受益的流速及流水量预测。本研究测试这个概念上淮河流域。我们吸收流水量观测顺序进入土壤和水评估工具(SWAT)使用集合卡尔曼滤波(EnKF)来更新模型状态。合成实验和实际数据应用程序用于演示这个数据同化方案的好处。实验表明,同化的流速及流水量观察内部网站显著提高流速及流水量预测整个盆地。同化排水出口流速及流水量提高流域出口附近的流速及流水量的预测。在实际数据情况下,估计在流域出口流速及流水量显著提高了同化的原位测量流速及流水量内部指标。同化原位流域出口流速及流水量也提高了一个内部的流速及流水量预测位置的主要范围。 This may demonstrate that updating model states using streamflow observations can constrain the flux estimates in distributed hydrological modeling. SN - 1687-9309 UR - https://doi.org/10.1155/2016/4921616 DO - 10.1155/2016/4921616 JF - Advances in Meteorology PB - Hindawi Publishing Corporation KW - ER -