【摘要】：以西北干旱區(qū)典型縣域磴口縣為研究區(qū),以2015年8月份40個(gè)地下水采樣點(diǎn)的樣品數(shù)據(jù)為基礎(chǔ),引入集合卡爾曼濾波(En KF)數(shù)據(jù)同化將其優(yōu)化作為主變量,以蒸散發(fā)量反演結(jié)果以及歸一化植被指數(shù)(NDVI)數(shù)據(jù)為協(xié)變量,進(jìn)行協(xié)同克里金插值,同時(shí)與未采用同化的協(xié)同克里金插值結(jié)果以及經(jīng)同化采用普通克里金插值結(jié)果進(jìn)行交叉驗(yàn)證。結(jié)果表明:三者在較大空間尺度上對(duì)地下水埋深空間分布趨勢(shì)的模擬基本一致,南部沙漠地區(qū)整體較高,在空間分布上表現(xiàn)為明顯的地理規(guī)律性。同化后的數(shù)據(jù)進(jìn)行協(xié)同克里金插值的結(jié)果改善最顯著,平均誤差、均方根誤差、平均標(biāo)準(zhǔn)誤差均優(yōu)于未同化插值結(jié)果,其中平均誤差僅為0.270 5 m。與普通克里金插值方法相比,協(xié)同克里金插值考慮蒸散發(fā)與NDVI的協(xié)同作用,精度明顯提高,平均誤差減小0.409 7 m,均方根誤差減小0.078 4 m,平均標(biāo)準(zhǔn)誤差減小1.016 7 m。
[Abstract]:Based on the sample data of 40 groundwater sampling sites in August 2015 in Dengkou County, a typical county in the Northwest Arid area, the (En KF) data assimilation of set Kalman filter is introduced to optimize the data as the main variable. Based on the inversion results of evapotranspiration and normalized vegetation index (NDVI) data as covariables, the synergetic Kriging interpolation was carried out. At the same time, the results are cross-validated with the results of synergetic Kriging interpolation without assimilation and the results of common Kriging interpolation after assimilation. The results show that the spatial distribution trend of groundwater depth is similar to that of the southern desert area on a large spatial scale, and the spatial distribution of groundwater depth is of obvious geographical regularity in the southern desert area as a whole. The average error, root mean square error and average standard error of the assimilated data are better than those of the unassimilated Kriging interpolation, and the average error is only 0.270 m. Compared with the ordinary Kriging interpolation method, the synergistic effect of evapotranspiration and NDVI is considered in the synergetic Kriging interpolation method. The precision is improved obviously, the average error is reduced by 0.409 m, the root mean square error is reduced by 0.078 4 m. The average standard error was reduced by 1.016 m.
【作者單位】： 北京林業(yè)大學(xué)精準(zhǔn)林業(yè)北京市重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;佛羅里達(dá)大學(xué)地理系;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金項(xiàng)目(41371189) “十二五”國(guó)家科技支撐計(jì)劃項(xiàng)目(2012BAD16B00)
【分類號(hào)】：P641.6

【參考文獻(xiàn)】

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【共引文獻(xiàn)】

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【二級(jí)參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2432322