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摘要
污染源同化反演方法是利用观测数据对污染源进行"自上而下"约束更新,可为大气污染源清单提供一种快速校验和更新的方法,还可为"自下而上"的污染源清单补充更多时空分布信息。综述了质量平衡法、集合卡尔曼滤波法和四维变分法等同化反演方法的基本原理及在污染源清单反演优化中的应用方法;介绍了观测数据、初始污染源清单的获取和其不确定性的计算方法以及污染源与观测数据之间关系的获取方法;总结了污染源同化反演方法优化在不同尺度污染源清单反演中的应用,以及在国内外的应用情况。采用集合卡尔曼滤波法或四维变分法并利用伴随模式或去耦合直接法确定污染源与观测数据的关系,可在一定程度上避免模式中的非线性问题,但提高污染源同化反演效果仍需在观测数据质量和模式模拟性能方面进一步改进。
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