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首页> 外文期刊>Journal of hydrology, New Zealand >Assimilating streamflow data to update water table positions in rainfall-to-runoff models based on TOPMODEL concepts
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Assimilating streamflow data to update water table positions in rainfall-to-runoff models based on TOPMODEL concepts

机译：吸收流量数据以更新基于TOPMODEL概念的降雨到径流模型中的地下水位

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To improve the performance of forecasting models, real-time data can be assimilated to update the model states for each new forecast. This paper reports on a non-statistical way to update the groundwater state of rainfall runoff models based on TOPMODEL concepts. The updating procedure uses measured flows and an analytical relationship between water table position and baseflow. To apply the procedure it is desirable to define periods when there is no surface runoff to the stream network. An innovative and effective model-based way to define these periods is described. By assimilating measured flow data into a TopNet flood forecasting model, the forecasts of both high and low flows are improved, with the changes in water table position being consistent with the corrections to the forecast hydrograph.
机译：为了提高预测模型的性能，可以吸收实时数据以更新每个新预测的模型状态。本文报告了一种基于TOPMODEL概念的非统计方法来更新降雨径流模型的地下水状态。更新程序使用实测流量以及地下水位和基本流量之间的解析关系。为了应用该程序，期望定义不存在流网的地表径流的时间段。描述了一种新颖有效的基于模型的方式来定义这些时间段。通过将测得的流量数据吸收到TopNet洪水预报模型中，可以改善高水位和低水位的预报，并且地下水位的变化与预报水位图的修正是一致的。

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