【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及数据处理领域，具体而言，涉及一种水文模型数据联合同化方法、装置、存储介质及电子设备。
技术介绍
1、目前业内广泛使用的集合卡尔曼滤波器ensemble kalman filter(enkf)技术在地下水和土壤水的联合数据同化中起到了重要作用。enkf通过整合观测数据和模型模拟结果，逐步更新系统状态，从而提高模拟的准确性。
2、然而，地下水和土壤水系统的复杂性对enkf的有效应用提出了挑战。总体而言，虽然enkf在地下水和土壤水联合同化在使用合成数据的试验中取得了一定的成功，但仍需进一步发展和改进，以更好地应对实际案例中非线性动态关系和复杂的误差结构，从而提高数据同化结果的准确性和可靠性。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种水文模型数据联合同化方法、装置、存储介质及电子设备，以改善上述问题。
2、为了实现上述目的，本专利技术实施例采用的技术方案如下：
3、第一方面，本专利技术实施例提供一种水文模型数据联合同化方法，所述方法包括：
4、在满足第一类更新条件时，根据当前检测周期对应的第i组模型参数对第i个水文模型进行配置；
5、其中，所述第一类更新条件表示距离目标数据的上一次同化的时间长度大于第一预设长度，所述模型参数包括气象驱动参数和土壤水力参数，1≤i≤n，n为模型参数的总组数；
6、将当前检测周期内的目标数据输入配置完成后的第i个水文模型；
7、其中，所述目标数据包括研究区
8、控制第i个水文模型根据预先配置的同化半径和测量误差，对第i组模型参数和所述目标数据进行数据同化，以确定所述研究区域内的非测试点位的第i个初阶同化数据；
9、根据所述非测试点位对应的n个初阶同化数据，确定所述非测试点位的目标同化数据；
10、其中，当所述目标数据包括所述研究区域内的土壤水分观测点位对应的土壤水分观测数据时，所述目标同化数据包括所述研究区域内的非测试点位对应的土壤水分同化数据，当所述目标数据包括所述研究区域内的地下水位观测点位对应的地下水位观测数据时，所述目标同化数据包括所述研究区域内的非测试点位对应的地下水位同化数据。
11、第二方面，本专利技术实施例提供一种水文模型数据联合同化装置，所述装置包括：
12、第一处理单元，用于在满足第一类更新条件时，根据当前检测周期对应的第i组模型参数对第i个水文模型进行配置；
13、其中，所述第一类更新条件表示距离目标数据的上一次同化的时间长度大于第一预设长度，所述模型参数包括气象驱动参数和土壤水力参数，1≤i≤n，n为模型参数的总组数；
14、所述第一处理单元还用于将当前检测周期内的目标数据输入配置完成后的第i个水文模型；
15、其中，所述目标数据包括研究区域内的土壤水分观测点位对应的土壤水分观测数据或所述研究区域内的地下水位观测点位对应的地下水位观测数据；
16、所述第一处理单元还用于控制第i个水文模型根据预先配置的同化半径和测量误差，对第i组模型参数和所述目标数据进行数据同化，以确定所述研究区域内的非测试点位的第i个初阶同化数据；
17、第二处理单元，用于根据所述非测试点位对应的n个初阶同化数据，确定所述非测试点位的目标同化数据；
18、其中，当所述目标数据包括所述研究区域内的土壤水分观测点位对应的土壤水分观测数据时，所述目标同化数据包括所述研究区域内的非测试点位对应的土壤水分同化数据，当所述目标数据包括所述研究区域内的地下水位观测点位对应的地下水位观测数据时，所述目标同化数据包括所述研究区域内的非测试点位对应的地下水位同化数据。
19、第三方面，本专利技术实施例提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时实现上述的方法。
20、第四方面，本专利技术实施例提供一种电子设备，所述电子设备包括：处理器和存储器，所述存储器用于存储一个或多个程序；当所述一个或多个程序被所述处理器执行时，实现上述的方法。
21、相对于现有技术，本专利技术实施例所提供的一种水文模型数据联合同化方法、装置、存储介质及电子设备，在满足第一类更新条件时，根据当前检测周期对应的第i组模型参数对第i个水文模型进行配置；其中，第一类更新条件表示距离目标数据的上一次同化的时间长度大于第一预设长度，模型参数包括气象驱动参数和土壤水力参数，1≤i≤n，n为模型参数的总组数；将当前检测周期内的目标数据输入配置完成后的第i个水文模型；其中，目标数据包括研究区域内的土壤水分观测点位对应的土壤水分观测数据或研究区域内的地下水位观测点位对应的地下水位观测数据；控制第i个水文模型根据预先配置的同化半径和测量误差，对第i组模型参数和目标数据进行数据同化，以确定研究区域内的非测试点位的第i个初阶同化数据；根据非测试点位对应的n个初阶同化数据，确定非测试点位的目标同化数据；其中，当目标数据包括研究区域内的土壤水分观测点位对应的土壤水分观测数据时，目标同化数据包括研究区域内的非测试点位对应的土壤水分同化数据，当目标数据包括研究区域内的地下水位观测点位对应的地下水位观测数据时，目标同化数据包括研究区域内的非测试点位对应的地下水位同化数据。结合土壤水分为非饱和区数据和地下水位为饱和区数据的物理特性差异，分别对土壤水分数据和地下水位数据进行同化更新，克服了传统局部集合卡尔曼滤波器localized ensemble kalman filter(lenkf)方法中对非线性关系处理不足的问题，提高了数据同化的准确性。提高了模型预测的精度，能在水资源管理、气候变化研究和干旱监测中提供更加可靠的数据支持，有助于增强水文预报的实用性。
22、为使本专利技术的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。
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1.一种水文模型数据联合同化方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的水文模型数据联合同化方法，其特征在于，所述气象驱动参数包括降水参数、向下短波辐射参数、向下长波辐射参数以及气温参数，在所述根据当前检测周期对应的第i组模型参数对第i个水文模型进行配置之前，所述方法还包括：
3.如权利要求1所述的水文模型数据联合同化方法，其特征在于，所述土壤水力参数包括土壤层孔隙度、土壤层饱和导水率、基岩层孔隙度以及基岩层饱和导水率，所述基岩层孔隙度为预设的固定孔隙度，在所述根据当前检测周期对应的第i组模型参数对第i个水文模型进行配置之前，所述方法还包括：
4.如权利要求3所述的水文模型数据联合同化方法，其特征在于，所述方法还包括：
5.如权利要求1所述的水文模型数据联合同化方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.如权利要求5所述的水文模型数据联合同化方法，其特征在于，所述获取目标数据相关性曲线的步骤，包括：
7.如权利要求1所述的水文模型数据联合同化方法，其特征在于，所述方法还包括：
8.一种水文
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的方法。
10.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器和存储器，所述存储器用于存储一个或多个程序；当所述一个或多个程序被所述处理器执行时，实现如权利要求1-7中任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种水文模型数据联合同化方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的水文模型数据联合同化方法，其特征在于，所述气象驱动参数包括降水参数、向下短波辐射参数、向下长波辐射参数以及气温参数，在所述根据当前检测周期对应的第i组模型参数对第i个水文模型进行配置之前，所述方法还包括：
3.如权利要求1所述的水文模型数据联合同化方法，其特征在于，所述土壤水力参数包括土壤层孔隙度、土壤层饱和导水率、基岩层孔隙度以及基岩层饱和导水率，所述基岩层孔隙度为预设的固定孔隙度，在所述根据当前检测周期对应的第i组模型参数对第i个水文模型进行配置之前，所述方法还包括：
4.如权利要求3所述的水文模型数据联合同化方法，其特征在于，所述方法还包括：
<...【专利技术属性】
技术研发人员：李芳，尹振良，王炳尧，陆志翔，
申请(专利权)人：中国科学院西北生态环境资源研究院，
类型：发明
国别省市：
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