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集合卡尔曼滤波在水文模型参数估计中的应用与创新研究
一、引言
1.1研究背景与意义
水文模型作为研究水文过程的重要工具，在水资源管理、洪水预警、水利工程规划设计等众多领域都发挥着关键作用。通过建立水文模型，可以对降雨、蒸发、径流等复杂的水文过程进行定量模拟和预测，为相关决策提供科学依据。然而，水文模型的准确性在很大程度上依赖于模型参数的精确估计。
水文过程受到气候、地形、土壤、植被等多种因素的综合影响，具有高度的复杂性和不确定性。不同地区的水文特性差异显著，即使是同一地区，在不同的时间尺度下，水文过程也会表现出不同的特征。这使得准确确定水文模型的参数变得极为困难。例如，在地形复杂的山区，降水
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