多源數據嵌套式同化在水量監(jiān)測精度提升中的應用

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摘要：

數據融合同化可以實現多源觀測數據和模型模擬的優(yōu)勢互補，提升監(jiān)測精度與可靠性。瀾滄江下游的水量變化對沿岸國家影響重大，但其水量監(jiān)測面臨著流域復雜、水利工程影響等諸多挑戰(zhàn)。為提高水量監(jiān)測的精度與效率，提出一種耦合水動力模擬的多源數據嵌套式融合同化方法。首先利用人工實測數據構建基于機器學習LASSO模型的側掃雷達精度提升方案，在此基礎上構建河道水動力數值模擬模型，并利用提升后的側掃雷達監(jiān)測流速優(yōu)化水動力模型參數，形成多層級多源數據的嵌套式融合同化，提高水量模擬精度的同時，將點觀測數據擴展到全河道，擴展水量要素的獲取范圍，最后在瀾滄江允景洪站進行應用驗證。（剩余15586字）