基于集合卡尔曼滤波的太湖叶绿素同化模拟研究的任务书.docx

基于集合卡尔曼滤波的太湖叶绿素同化模拟研究的任务书
任务书
一、背景与意义
太湖是中国五大淡水湖之一，也是全国最大的淡水湖之一，受到了诸多的环境问题的困扰，其中水质问题是太湖生态环境的主要问题。作为太湖生态环境监测的重要指标之一，叶绿素浓度对于太湖水体的质量评估、环境监测和水体调控等方面具有非常重要的意义。然而，叶绿素浓度的空间分布和时空变化特征不易通过传统的监测手段获取，需要利用遥感数据来进行同化模拟。
集合卡尔曼滤波是一种基于集合预报的数据同化方法，在复杂的不确定性模型中展现出较好的预报能力。集合卡尔曼滤波已被广泛应用于气象、海洋等领域的预报和数据同化中，本研究将利用集合卡尔曼滤波的方法来进行太湖叶绿素同化模拟研究，深入挖掘集合卡尔曼滤波同化模拟方法在太湖叶绿素浓度预报中的应用效果，为太湖水质监测和预报提供一定的科学支撑。
二、研究内容
1.收集太湖叶绿素浓度数据，同时获取太湖周边地区的气象、水文数据等相关信息。
2.结合集合卡尔曼滤波理论，建立太湖叶绿素同化模型，并分析模型的特点和适用范围。
3.利用集合卡尔曼滤波同化模型，进行太湖叶绿素浓度的预报。在预报过程中，结合气象、水文等相关信息，对太湖叶绿素浓度进行更加准确的预报。
4.对比集合卡尔曼滤波同化模型与传统统计模型和经验模型的预报效果，对集合卡尔曼滤波同化模型的优劣进行评估。
三、研究步骤
1.收集太湖叶绿素浓度数据和相关气象、水文数据。
2.分析叶绿素浓度变化规律，确定同化模型可选参数，建立集合卡尔曼滤波同化模型。
3.进行数值试验，比较集合卡尔曼滤波同化模型与传统统计模型和经验模型的优劣。
4.根据模型预报结果，分析太湖叶绿素浓度的时空变化特征，评估预报结果。
5.撰写研究报告。
四、时间安排
本研究约需6个月的时间，具体安排如下：
第一阶段（1个月）：收集数据，并确定同化模型参数；
第二阶段（2个月）：建立集合卡尔曼滤波同化模型，并进行数值试验；
第三阶段（2个月）：分析预报结果，评估模型效果，并撰写研究报告；
第四阶段（1个月）：整理数据、制作图表、修改研究报告。
五、经费预算
本研究所需经费主要包括调查、采集数据、编程、实验分析等方面的支出，预计总经费约为10万元。具体分配如下：
调查采集费用：3万元；
编程支出：4万元；
实验分析费用：2万元；
研究报告费用：1万元。
六、预期成果
经本研究，将得出太湖叶绿素同化模拟研究的预报结果，并对集合卡尔曼滤波方法在太湖叶绿素浓度预报中的应用进行了探讨，为太湖水质监测和预报提供了一定的科学参考。同时，本研究还将撰写一份研究报告，对集合卡尔曼滤波同化模型的参数选择、适用范围、优缺点等方面进行了深入的探讨，具有一定的学术价值。