基于数据同化的地下水埋深插值研究

发布时间：2019-03-01 09:55

【摘要】：以西北干旱区典型县域磴口县为研究区,以2015年8月份40个地下水采样点的样品数据为基础,引入集合卡尔曼滤波(En KF)数据同化将其优化作为主变量,以蒸散发量反演结果以及归一化植被指数(NDVI)数据为协变量,进行协同克里金插值,同时与未采用同化的协同克里金插值结果以及经同化采用普通克里金插值结果进行交叉验证。结果表明:三者在较大空间尺度上对地下水埋深空间分布趋势的模拟基本一致,南部沙漠地区整体较高,在空间分布上表现为明显的地理规律性。同化后的数据进行协同克里金插值的结果改善最显著,平均误差、均方根误差、平均标准误差均优于未同化插值结果,其中平均误差仅为0.270 5 m。与普通克里金插值方法相比,协同克里金插值考虑蒸散发与NDVI的协同作用,精度明显提高,平均误差减小0.409 7 m,均方根误差减小0.078 4 m,平均标准误差减小1.016 7 m。
[Abstract]:Based on the sample data of 40 groundwater sampling sites in August 2015 in Dengkou County, a typical county in the Northwest Arid area, the (En KF) data assimilation of set Kalman filter is introduced to optimize the data as the main variable. Based on the inversion results of evapotranspiration and normalized vegetation index (NDVI) data as covariables, the synergetic Kriging interpolation was carried out. At the same time, the results are cross-validated with the results of synergetic Kriging interpolation without assimilation and the results of common Kriging interpolation after assimilation. The results show that the spatial distribution trend of groundwater depth is similar to that of the southern desert area on a large spatial scale, and the spatial distribution of groundwater depth is of obvious geographical regularity in the southern desert area as a whole. The average error, root mean square error and average standard error of the assimilated data are better than those of the unassimilated Kriging interpolation, and the average error is only 0.270 m. Compared with the ordinary Kriging interpolation method, the synergistic effect of evapotranspiration and NDVI is considered in the synergetic Kriging interpolation method. The precision is improved obviously, the average error is reduced by 0.409 m, the root mean square error is reduced by 0.078 4 m. The average standard error was reduced by 1.016 m.
【作者单位】： 北京林业大学精准林业北京市重点实验室;佛罗里达大学地理系;
【基金】：国家自然科学基金项目(41371189) “十二五”国家科技支撑计划项目(2012BAD16B00)
【分类号】：P641.6

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2432322