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J-GLOBAL ID：201602288240755729   整理番号：16A1023220

二重ENKFの土壌水分と土壌属性パラメータに基づき同時に推定した【JST・京大機械翻訳】

State and Parameter Estimation in Soil Moisture Data Assimilation based on Dual Ensemble Kalman Filter

著者 (3件)： Chu Nan (School of Environment Science and Spatial Informatics,China University of Mining and Technology(xuzhou); Key Laboratory of Remote Sensing of Gansu Province) ,  Huang Chunlin (Key Laboratory of Remote Sensing of Gansu Province,Cold and Arid Regions Environmental and Engineering Research Institute,Chinese Academy of Sciences) ,  Du Peijun (School of Environment Science and Spatial Informatics,China University of Mining and Technology(xuzhou))
資料名： Yaogan Jishu Yu Yingyong  (Yaogan Jishu Yu Yingyong)
巻： 31  号： 2  ページ： 214-220  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2738A  ISSN： 1004-0323  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 土壌水分データ同化結果の精度の向上のためには,二重集合KALMANフィルタ(DUAL ENSEMBLE KALMAN FILTER,DENKF)の状態-パラメータに基づく推定方式と簡単な生物圏モデル(SIMPLE BIOSPHERE MODEL 2,SIB2)を結合する,土壌水分と最適化モデルパラメータ(土壌属性パラメータ)を同時に更新する。~10月29の阿柔凍融日黒河上流観測所には参考ステーションである2008年6月1日を選び,同化表層土壌水分観測データの実験を行った。研究結果:DENKF土壌属性パラメータと土壌水分の推定に,この方法は表層土壌水分推定の精度を改良した0.04高かったENKFアルゴリズムの精度0.05を同時に最適化すること。観測はデータが希少であるとき,DENKFアルゴリズムが依然として高い精度の土壌水分推定,3層の土壌水分の推定精度は0.02~0.05の間で得ることができる。Data from the ScienceChina, LCAS.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 表層土 ,  データ同化 ,  最適化 ,  *水分 ,  アルゴリズム ,  フィルタ ,  *土壌水
準シソーラス用語： 推定精度 ,  モデルパラメータ ,  生物圏 ,  高精度化 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： Soil moisture ,  Data assimilation ,  DEnKF ,  Soil property parameter ,  Parameter optimization

分類 (2件)： 土壌物理  (FB04030R) ,  写真測量,空中写真  (RC02040D)

タイトルに関連する用語 (6件)： EnKF ,  土壌水分 ,  土壌 ,  属性 ,  パラメータ ,  推定