为理解观测信息对水文数据同化性能的作用,建立了基于分布式水文模型SWAT的集合卡尔曼滤波(En-KF)算法,通过虚拟实验讨论径流、土壤水、地下水位等观测的影响.研究结果表明:当以流域出口点的径流为唯一观测时,可以较为准确地估计径流和参数CN2,但对深层土壤水估计效果有限;浅层含水量观测可以用于估计暴雨径流,但模拟垂向水分运动时会产生偏差,不能改善整个径流过程估计;由于地下水位的变化可以在一定程度上反映土壤的垂向运动信息,补充地下水位观测可以提高土壤水的估计效果.因此,采用多源观测能更为精确地模拟径流和土壤水分状态,可以考虑使用成本低、易获取的地下水观测来反映深层土壤水的变化情况.
多源观测 水文数据同化 集合卡尔曼滤波 SWAT