文献类型：期刊文章

作　　者：李港[1] 陈诚[1] 何欣霞[1,2] 何梦男[1] 邓跃[3] 陈求稳[1,2]

LI Gang;CHEN Cheng;HE Xinxia;HE Mengnan;DENG Yue;CHEN Qiuwen(Center for Eco-Environmental Research,Nanjing Hydraulic Research Institute,Nanjing 210029,China;College of Hehai,Chongqing Jiaotong University,Chongqing 400074,China;CCFED The Fifth Construction&Engineering Co.,Ltd.,Shenzhen 518000,China)

机构地区：[1]南京水利科学研究院生态环境研究所,江苏南京210029 [2]重庆交通大学河海学院,重庆400074 [3]中建四局第五建筑工程有限公司,广东深圳518000

出　　处：《水资源保护》

基　　金：国家重点研发计划(2018YFC0830800);江苏省双创团队(SC917001);南京水利科学研究院创新团队(Y917020)。

年　　份：2021

卷　　号：37

期　　号：4

起止页码：156-165

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2020、CAS、CSCD、CSCD_E2021_2022、IC、JST、PROQUEST、RCCSE、WOS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：以太湖为研究区域,采用2014—2016年的水环境生态监测数据,率定了三维水生态动力学模型(3DHED),模拟了太湖蓝藻生物量的时空变化;通过融入遥感数据建立了基于集合卡尔曼滤波(EnKF)的蓝藻生物量预测数据同化(DA)模式,同时提出了一种改进数据同化(mDA)的策略,降低了遥感数据不确定性的影响,显著提升了模型模拟精度。结果表明:相比3DHED蓝藻生物量的模拟结果,DA模拟结果的均方根误差均值降低了10.4%,IOA均值增加了48.8%;mDA在DA基础上对蓝藻生物量的模拟精度进一步提升,其均方根误差均值为1.16 mg/L,在DA基础上降低了8.6%,IOA均值为0.71,在DA基础上增加了10.9%,并有效提升了对蓝藻生物量峰值的捕捉能力,表明提出的mDA方法能有效减小原DA模式中遥感观测数据误差的影响,提升水华模拟精度。

关 键 词：太湖 蓝藻 三维水生态动力学模型  集合卡尔曼滤波 数据同化

分 类 号：X524]