摘要
本发明涉及一种基于集合卡尔曼滤波的地下水估算方法,基于目标区域预设各属性数据分布,首先获得各水体区分别对应各预设历史时间点的水位值、边界信息,然后构建目标区域对应各预设历史时间点的地表水储量网格分布,最后基于集合卡尔曼滤波,计算目标区域对应各预设历史时间点的全部网格点的地下水储量估计值,实现目标区域地下水储量的估计;设计方案能够准确估算地下水储量变化,有助于更好地理解气候变率和人类活动影响下水资源短缺地区地下水储量的时空特征,能为可持续地下水管理、水资源规划和分配决策提供支持,并有利于确定因气候变化或过度开采,可能面临地下水资源风险的潜在地区。
技术关键词
网格
集合卡尔曼滤波
地下水
陆地
时间段
分辨率
水体
神经网络模型
LSTM神经网络
地表水
样本
吉布斯效应
水资源规划
水资源短缺
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排放量
定义
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