[发明专利]基于数据同化的湖库富营养化预警方法

摘要

本发明提供一种基于数据同化的湖库富营养化预警方法，包括：获得研究区内的时间上连续的地面监测指标的监测数据；获得研究区的某个时间点监测到的卫星遥感数据；建立研究区的水动力水质水生态过程模型；采用数据同化算法，实现模型结果与监测数据段的同化，水动力水质水生态过程模型进行水质预测，实现湖库富营养化预警。优点为：由于本发明对地面监测数据、卫星遥感数据以及水动力水质水生态过程模型预测到的监测指标预测值这三类数据进行了多源多尺度数据融合，在水动力水质水生态过程模型预测过程中，采用同化算法对水动力水质水生态过程模型存在的不确定性进行修正，从而全面提高了湖库富营养化预警的准确度。

主权项

1.一种基于数据同化的湖库富营养化预警方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1，确定研究区内与湖库富营养化相关的地面监测指标以及确定研究区内的监测点位；对研究区内的每个监测点位按监测频次进行持续水生态监测，获得时间上连续的地面监测指标的监测数据，所述地面监测指标的监测数据包括气象监测数据、水文监测数据和水质监测数据；假设共有P个时间上连续的地面监测指标的监测数据序列，分别对应监测时刻T1,T2,…,TP；对研究区进行卫星遥感监测，获得某个时间点监测到的卫星遥感影像；对所述卫星遥感影像进行分析，得到研究区在某时间点所对应的遥感监测指标的时空分布场，遥感监测指标的时空分布场在水体的表层为时间上不连续，空间连续的分布，分别对应监测时刻Ta,Tb,…,TQ；步骤2，建立研究区的水动力水质水生态过程模型；其中，将步骤1获得的T1时刻对应的地面监测指标的监测数据称为初始观测数据；将步骤1获得的T2,…,TP时刻对应的地面监测指标的监测数据和Ta,Tb,…,TQ时刻对应的遥感监测指标的监测数据称为观测数据；所述水动力水质水生态过程模型用于对步骤1得到的所述地面监测指标的监测数据和所述遥感监测指标的时空分布场进行同化分析，得到研究区的水动力、水质和水生态的变化规律；然后，所述水动力水质水生态过程模型采用以下方式运行：步骤2.1，预测过程：所述水动力水质水生态过程模型以T1时刻对应的所述初始观测数据作为初始场，使用在计算区域边界的地面监测指标的监测数据驱动所述水动力水质水生态过程模型运算，预测得到之后任意某个时刻所对应的监测指标预测值；步骤2.2，如果步骤2.1得到的任意某个时刻所对应的监测指标预测值为T2时刻的监测指标预测值，则对T2时刻的监测指标预测值和T2时刻所对应的地面监测指标的监测数据进行加权分析，得到T2时刻最优模型驱动的边界输入值，并采用所述边界输入值驱动所述水动力水质水生态过程模型运算，预测得到之后任意某个时刻所对应的监测指标预测值；步骤2.3，如果步骤2.2预测得到的任意某个时刻所对应的监测指标预测值为Ta时刻的监测指标预测值；则采用Ta时刻的遥感监测指标的监测数据，对Ta时刻的监测指标预测值进行同化计算，得到新的Ta时刻的监测指标预测值；然后，采用所述新的Ta时刻的监测指标预测值替代原Ta时刻的监测指标预测值，成为步骤2.1中的新初始场，不断向前积分直到预测得到Tb时刻所对应的监测指标预测值；如此不断迭代计算，直到完成所有有观测数据时刻的状态预测和更新，得到最终优化后的水动力水质水生态过程模型；步骤3，采用步骤2最终得到的水动力水质水生态过程模型对未来某个时间的监测指标时空分布场进行预测，并判断预测到的监测指标时空分布场是否在设定阈值内；如果在，则表明监测指标正常，不进行预警；如果不在，则表明监测指标异常，进行湖库富营养化预警。