水文数据同化方法及遥感数据在水文数据同化中的应用进展

作者：王文; 寇小华

来源：河海大学学报(自然科学版), 2009, (05): 556-562.

• 数据同化
• 降雨径流模型
• 遥感
• 土壤水分
• 水文预报
• 卡尔曼滤波 data assimilation
• rainfall-runoff model
• remote sensing
• soil moisture
• hydrological forecast
• Kalman filter

多源信息的应用是未来水文科学发展的一个重要趋势,水文数据同化(尤其是遥感数据在流域降雨径流模拟中的同化)已经成为当前水文学研究的一个热点.数据同化有2个基本途径:一是全局拟合,以变分方法为代表;二是顺序同化,以各种卡尔曼滤波及粒子滤波方法为代表.数据同化技术已经被许多学者应用于降雨径流模拟与预报,但在遥感反演水文信息精度的改进、"最优"方法的选取、误差的定量描述、数据同化对象的选择,以及同化效果的评估等多方面,还有大量问题有待深入研究.

• 单位
  水文水资源与水利工程科学国家重点实验室; 河海大学