TY - JOUR AU - De Sousa, Eduardo R. AU - Hipsey, Matthew R. AU - Vogwill, Ryan I. J. PY - 2023 M3 -原始研究TI -数据同化，受长期降水下降影响的半干旱终端集水区的敏感性分析和不确定性量化JO -地球科学前沿UR - //www.thespel.com/articles/10.3389/feart.2022.886304 VL - 10 SN - 2296-6雷竞技rebat463 N2 -地下水长期水文变化的量化通常需要比较变化前后的状态。从概念的角度来看，由于参数的非唯一性和定量框架的相关不确定性，使用数值模型和其他定量方法评估未测量流域的这些变化特别困难。在这些情况下，数据同化、敏感性分析和不确定性量化技术的使用对于最大化利用概念化和量化方面的可用数据至关重要。本文总结了在muir湖- unicup自然多样性恢复流域(MUNDRC)进行的一项研究的结果，MUNDRC是位于澳大利亚西南部的一个小型内陆盆地，自20世纪70年代以来一直受到降雨率系统性下降的影响。将数据同化技术应用于概念框架和数值框架，以便使用涉及地下水和湖泊水位的各种指标，以及这些区域之间的通量和质量平衡成分，了解和量化降雨下降对流域的影响。通过使用一种新的数据驱动方法，将降雨和地下水响应时间向后追溯，从而促进了概念化，允许在降雨下降之前建立可能的基线条件，估计净补给率，并为正向数值模拟提供初始头部。然后利用迭代集成平滑算法将与数据间隙相关的数值模型参数和预测不确定性最小化并量化，同时根据敏感性分析的结果进一步改进概念模型，其中对地下水水位和其他感兴趣的预测的主要参数控制进行了量化。这些方法的组合可被视为其他长期流域建模研究的模板，这些研究试图在数据可用性稀少的情况下限制不确定性。呃- - - - - -