二维平面非恒定流数学模型的遥感水位数据同化

为了在水流计算中定量化利用遥感水位数据,基于偏微分方程最优化控制理论建立了变分模型来融合二维平面非恒定流的数学模型和数据。根据遥感数据空间信息密集的特点,提出遥感水位数据同化的新算法。采用人工合成数据考察了面域遥感数据对于定常参数和时变两类参数的反演效果。试验结果表明,遥感数据提供的空间分布式信息有利于空间分布式参数的反演识别,而且通过引入考虑水面空间变化信息的附加项,可以改善观测信息的同化,更好地辨识时变参数(流量过程)。以Moselle河的RADARSAT卫星遥感水位数据检验了模型的实用性。