井水水深与土壤剖面湿度的实时预报模型<%=id%>

，井水的浮动对于农业生产以及生态系统有着很大的影响。因此，对井水深度进行预报是十分重要的。预报的模型可以是物理机械模型、完全经验模型（黑箱模型）或者实例与经验相结合的模型。然而，以往的大多数研究都集中于非在线的校正和确认上。随着TDR、压力传感器、GSM和网络技术等的发展，在线预报成为可能。在线预报可以用在干旱和洪水预警上，使得进行水资源管理更加及时和准确。
　　研究人员提出的这种在线预报方法是把简单的数据同化与描述非饱和带水流的确定模型移动窗口校正结合在一起。利用连续5日的天气预报进行连续5日的水文预报，同时在线观察井水水位和土壤湿度含量。与非在线预报和普通移动窗口校正相比，这种方法改进了实时预报结果并产生了一致的土壤剖面湿度。该方法需要输入的是在线数据和天气预报。移动窗口校正改进了预报精度，使均方差减少了20%。通过敏感性分析发现，模型误差是误差的主要来源，可以通过整体预报和先进的数据同化方法对模型进行改善。

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