考虑了数据的时空分布以及观测场和背景场误差的基础上,在数值模型的动态运行过程中融合新的观测数据的方法。它是在过程模型的动态框架内,通过数据同化算法不断融合时空上离散分布的不同来源和不同分辨率的直接或间接观测信息来自动调整模型轨迹,以改善动态模型状态的估计精度,来提高模型预测能力;而对于遥感反演过程而言,...
数据融合是指将多个数据源的信息结合起来,形成一个更加准确和全面的数据集。数据融合技术能够消除数据间的不确定性,提高数据的精度和可靠性。 二、数据同化和数据融合的方法 1.卡尔曼滤波 卡尔曼滤波是一种基于贝叶斯定理的递归滤波算法,广泛应用于数据同化和数据融合领域。它通过递归的方式,通过预测和更新两个步骤,将...
尤其是在生态与环境管理领域,数据的收集、整合、分析和应用已经成为了重要的手段,它可以帮助决策者更准确地判断环境变化的趋势,制定更有针对性的政策,实现生态环境的可持续发展。然而,如何实现数据的同化和模型的融合,成为了这一领域的一个重要课题。 1.数据同化的意义 数据同化是指将不同来源的数据进行整合,使其...
但是由于排水管道数量众多,监测数据的获取十分有限,所以普通数据同化方法的融入并不十分理想。因此古米弘明教授和他的团队共同开发了一种新的数据同化方法(Databank-based data assimilation),利用不同降雨事件的模拟结果——将数据库中均方根误差(Root Mean Square Error, RMSE)最小的模拟集替换为水位分布;排水管网中...
内容提示: 分类号 密级 U D C 编号 10486 基于数据同化和机器学习的土壤水模型-数据融合方法研究 研究生姓名 :张秋汝 指导教师姓名、职称 :史良胜 教授 学科、专业名称 :水利水电工程 研究方向 :地下水、土壤水资源与环境 二〇二〇年十月 万方数据 文档格式:PDF | 页数:117 | 浏览次数:55 | 上传日期:...
通过基于数据库的数据同化,实时传感与数值模型得到了有效融合,为城市洪灾预测体系提供了更加快速与准确的科学依据。 现在日本气象台还可以提供不同的程度的降雨预报,如短期预报(提前6小时,间隔30分钟),临近预报(提前1小时,间隔5分钟)以及高分辨率的临近预报(提前半小时,最小网格250m)。有了这些更为精细的气象数据,古...
基于支持向量机二元数据同化的地下水水位变化中长期预报方法 本发明公开一种基于支持向量机二元数据同化的地下水水位变化中长期预报方法,属于水文水资源学科地下水预报领域,步骤如下:选取研究区域,获取有效地下水水位和气象要素数据序列;采用支持向量机非线性回归方法,构建地下水水位变化预报模型;输入预报时刻驱动要... 刘...
针对水准和InSAR技术在地面沉降监测中的优缺点,采用集合卡尔曼滤波同化算法进行两种数据融合,能较好地解决InSAR技术在部分失相干地区的监测精度低和水准只能得到离散点沉降信息的弊端.本文通过SBAS-InSAR技术获取昆明机场的雷达视线向(LOS)的形变量,并将雷达视线向的形变量转换为垂直向形变量.结合机场某工程监测的水准测量...
DE)来优化目标函数从而获取更合适的结果图像.1数据同化系统数据同化是在考虑数据时空分布以及观测场和背景场误差的基础上,在数值模型的动态运行过程中融合新的观测数据的方法.数据同化的本质是将观测数据和数值模拟数据通过某种方法有效地结合起来,最后得到更加客观的、接近自然的分析结、果[.数据同化系统一般由模型算子...