摘要：刻画裂隙含水层在地下水污染、地热、油气资源开采等研究中起关键作用。由于裂隙介质的强非均质性,其渗透率场一般呈现出显著的非高斯特性,该特性给水文地质参数的推估带来了极大的困难与挑战。为解决裂隙介质参数推估难的问题,本研究利用集合平滑数据同化与直接采样法融合水文地球物理数据推估裂隙介质参数场,设计多个数值算例,探究该数据同化框架刻画裂隙介质参数场的有效性,分析同化3种不同类型的观测数据对参数推估结果的影响,并探讨裂隙密度以及观测井的数量对参数推估效果的影响。研究结果表明:(1)基于集合平滑数据同化与直接采样法融合水文地球物理数据的方法,可有效地推估裂隙介质水文地质参数空间分布;(2)对比3种类型的观测数据推估结果,可知同时融合水头和自然电位观测数据(水文地球物理数据)的参数推估效果最佳;(3)研究区的裂隙密度以及观测井的数量同样对数据同化结果产生影响,因此建议在实际应用中应选择合理的观测井数量从而获得最优的参数推估方案。该研究可为裂隙介质参数场的刻画提供一种有效的方法,进一步为裂隙水资源的开发和管理提供可靠的理论依据。

摘要：为减小异源遥感降水产品的非均质误差,提出集合卡尔曼滤波(EnKF)联合随机森林(RF)的数据同化融合算法,选取长江流域5种遥感降水产品(ERA5、TerraClimate、GPM、TRMM和PERSIANN-CDR),在分析星地降水数据一致性的基础上,进行EnKF-RF数据同化与融合处理,并利用独立气象站点评估其精度。结果表明,异源产品在长江流域降水量捕捉精度为TRMM>GPM>TerraClimate>PERSIANN-CDR>ERA5;各产品经EnKF同化后的精度纳什效率系数N NSE增至0.93~0.96,均方根误差RRMSE降至89.48~176.03 mm,较未同化前的N NSE提升11.46%~22.34%、RRMSE减小96.35%~122.60%;RF融合进一步改进了单一源降水产品可靠性,融合后产品精度N NSE达0.99、RRMSE为43.56 mm;异源降水数据的EnKF-RF同化融合策略减少了单一源降水产品的误差,在长江流域乃至全球尺度具有较大应用潜力。

摘要：通过数据同化方法修正径向基函数(radial basis function,RBF)神经网络,以提高高维气动力的建模精度。通过在传统RBF神经网络的核函数中引修正量γ,使用EnKF滤波数据同化算法修正该矫正因子,并将其应用于CRA309旋翼翼型的高维气动力建模预测中。结果发现数据同化方法采用非侵入的方式,在不破坏神经网络整体架构的情况下仅对核函数的矫正因子进行修正,大幅减少优化参数与变量,显著提升了RBF神经网络的建模精度和效率。将修正后的RBF神经网络模型应用于高维气动力建模中,用仿真数据替代对气动力参数进行预测。设计结果验证了预测模型的可行性,在风洞试验数据较少的情况下对提高试验数据的利用效率具有一定的工程实用价值。

摘要：为了更精确地预测压气机叶栅流场,发展了一套基于两步集合卡尔曼滤波数据同化方法的试验数据驱动的流场预测框架。首先使用测试函数校验了集合卡尔曼滤波算法的准确性,并探讨了各超参数的选取准则,分别使用S-A和SST湍流模型对MAN GHH叶栅在设计马赫数不同攻角工况下流场进行了试验数据驱动的流场预测,预测流场与试验测量结果高度相符。结果表明:相比原始参数的预测结果,数据同化校正后的流场与试验测量结果的偏差减小了将近70%;对于多数工况校正后流场叶片吸力面尾缘分离泡尺寸明显减小,分离起始点延迟,2种湍流模型校正流场的来流边界条件、流场物理量分布具有较高的一致性,表明试验数据驱动的流场对湍流模型的依赖性较低。

摘要：基于集合卡尔曼滤波(EnKF)法,在合理量化模型模拟和径流观测误差、有效处理模型参数演变及过拟合问题的基础上,以淮河上游淮滨水文站以上流域为研究区,构建了基于径流数据同化的SWAT分布式水文模型参数优化方案,就站点实测径流数据同化对模型参数的优化效果进行了评估。结果显示,数据同化过程中,被更新的模型参数集合逐渐收敛并趋于稳定,基于稳定后的参数获得的模拟径流与实测径流过程接近,流域出口径流模拟的纳什效率系数可达0.88,说明基于EnKF法的径流数据同化对SWAT模型参数具有一定的优化估计能力,且采用数据同化方式进行模型参数率定具有一定的可行性。

摘要：Triple Collocation(TC)方法是一种可以在未知真值情况下评估3个独立观测样本各自不确定性的方法,该方法使用的前提是误差形式假设与2组不相关性假设,但在实际使用中,这3条假设难以完全满足。其中2组不相关性假设经常面临较大的违背,并且无法得知这种假设违背对结果误差的影响。本文通过虚拟样本实验生成了多组不同程度违背不相关性假设的样本,以定量评估不同程度假设违背对结果误差的影响。结果表明,一般情况下,某一条不相关性假设的违背程度增加时,方法的结果误差会相应地呈线性或平方倍数增加;但当不相关性假设的违背处于某个特定关系时,TC方法结果的误差会突然大幅度增加,这种现象在以往的研究中并没有得到重视,后文将该现象简称为异常点。为了探求异常点出现的原因,本文从理论上推导出了违反不相关性假设与结果误差之间的关系,这种关系呈现为分式结构,而异常点的出现正是这种分式结构所致。异常点的存在影响了方法的稳定性。从差值形式的TC方法的角度来看,抑制异常点的关键在于如何更好地设计缩放系数。本文给出了2种抑制异常点的方法:(1)忽略加性偏差系数,使得缩放系数不受两组不相关性假设的影响;(2)限制缩放系数的上下限。根据实际数据分析,第2种改进方法优于第1种。第2种方法不仅保留了TC方法的准确性,而且有效地避免了异常点的出现。值得注意的是,在实际数据中,部分异常点会以负值形式出现并因计算结果不能为负而被剔除。在使用TC方法进行计算时,重复次数较少的情况下,可以不考虑异常点的影响。

摘要：土壤水力参数及其非均质性刻画关乎到诸多土壤与地下水等领域的量化模拟研究问题。受限于时间和采样成本,传统的直接测定方法并不能很好地解决这个问题。随着物联网技术的发展,与土壤水运动有关的一些状态表征量(如含水量和水头)已经能够通过传感器实时获得。如何充分融合这些观测数据信息,反演出土壤水力参数是当前的一个研究热点。数据同化方法能够通过融合观测数据与模型预测值信息,实现对模型参数的反演估计。本文系统分析了土壤水力参数不确定性的来源及测定方法,阐述了常用数据同化方法的基础理论及其在土壤水力参数反演方面的应用,并从计算效率和反演精度两方面着重论述了数据同化方法的最新前沿进展,最后探讨了数据同化方法未来的发展方向。研究表明:数据同化方法能够突破传统测定方法的限制,用于土壤水力参数及其非均质性刻画。尽管如此,由于土壤非饱和流模型的强非线性以及原位观测数据的相对稀缺性等问题的存在,当前数据同化方法的计算效率和反演精度还有待进一步提升。未来可从发展监督式降维方法、多源多尺度数据融合以及耦合物理机制的机器学习等方面深化土壤水力参数反演方法研究,这有利于农业土水管理、污染防治和修复等工作的合理开展。

摘要：电离层的精确现报预报对装备系统效应减缓及空间科学研究均具有重要的应用价值.地基GNSS和天基掩星是电离层数据同化最为重要的数据来源之一.通过观测系统仿真试验(observation system simulation experiments,OSSE)对四种不同的观测系统条件下的全球电离层数据同化效果进行了定量分析,数据同化的总电子含量(total electron content,TEC)及三维电子密度参量技术得分(skill score,SKS)的评估结果表明:1)观测构型对数据同化现报和预报精度均具有重要影响.2)仅仅同化地基GNSS数据,其同化的TEC精度相比背景模型会有较明显的改善,TEC现报、提前1 h预报、提前2 h预报和提前3 h预报的SKS分别为0.45、0.39、0.32和0.25;但电子密度的现报和预报结果相比背景模型的改善则相对有限,电子密度现报、提前1 h预报、提前2 h预报和提前3 h预报的SKS仅为0.05、0.04、0.03和0.02;通过融合掩星观测数据,其电子密度的精度会有明显提升.3)在掩星卫星数量较多且观测数据的覆盖性较好的条件下,仅同化掩星TEC观测数据就可以获得准确的TEC和电子密度现报与短期预报结果;大规模掩星星座的观测比仅利用地基GPS观测进行同化,其TEC现报、提前1 h预报、提前2 h预报和提前3 h预报的SKS分别提高了0.2、0.17、0.14和0.12;电子密度SKS分别提高了0.39、0.35、0.28和0.22,电子密度SKS的提升幅度要优于TEC.4)现有的观测系统布局对中低纬区域的数据同化精度的提升效果要优于高纬区域;5)随着预报时间的增加,数据同化的精度呈现下降的趋势.随着未来微小卫星数量的快速增加,天基掩星观测将对电离层状态的精确表征产生不可估量的作用,相关研究可为我国天地基电离层观测系统的设计和构建提供技术参考.

摘要：土壤速效养分是作物生长的必要条件,合理控制土壤速效养分含量对粮食增产、农民增收以及环境保护都有重要意义。随着现代农业技术的发展,可以通过变量施肥将土壤速效养分含量控制在最佳状态,这也对土壤养分的获取精度提出了更高的要求。当前的主要土壤速效养分遥感监测方法在监测精度、稳定性、成本控制和可推广性依然存在一定不足,甚至限制对变量施肥的指导作用。本文针对传统土壤速效养分估算方法的不足,提出了利用作物模型与时间序列遥感数据相结合实现耕层土壤速效养分反演的新思路,该思路以养分缺失引起的作物长势参数的变化为切入点,在数据同化算法设计和养分模块优化改造的基础上,利用作物长势参数遥感监测结果与模型模拟结果的差异设计了土壤速效养分反演算法,实现速效养分含量信息的有效获取。设计地面观测实验并利用地面观测数据对反演精度进行评价,结果表明该方法可以对土壤中的速效养分进行实时、高精度的稳定反演,3种主要的速效养分速效氮、有效磷和速效钾的R2分别达到了0.68、0.74和0.52,平均相对误差分别为7.45%、6.17%和9.97%。

摘要：本文采用高效集合卡尔曼滤波(EnKF)算法和背景场热层电离层理论模式NCAR-TIEGCM,开发了热层电离层数据同化系统.基于全球空地基GNSS电离层斜TEC观测、CHAMP和TIMED/GUVI热层参量观测构型设计了系列观测系统模拟实验,对热层参量进行估计.实验结果表明,(1)通过集合卡尔曼滤波算法同化电离层TEC观测能够较好地优化热层参量.(2)中性质量密度优化效果在整个同化阶段均有提升,提升百分比能达到40%.(3)积分氧氮比在同化阶段也能得到较好的优化,但在电子密度水平梯度变化剧烈区域效果较差.最后本文对中性质量密度进行了预报评估,结果表明,由于中性成分优化,在地磁平静条件下其预报时间尺度可长达24h.