【摘 要】
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将集合预报成员不等权重思想与集合卡尔曼滤波（EnKF）同化方法相结合，利用集合成员的离散度作为权重因子，对EnKF算法优化后的集合成员采用不等权重取平均值，作为同化后的预报值。首
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将集合预报成员不等权重思想与集合卡尔曼滤波（EnKF）同化方法相结合，利用集合成员的离散度作为权重因子，对EnKF算法优化后的集合成员采用不等权重取平均值，作为同化后的预报值。首先检验了集合离散度和预报误差的相关性，证明将集合离散度作为权重因子的可靠性；利用一个水文过程模型（DHSVM）和实测数据进行了土壤水分的同化变权实验，对EnKF分析和更新后产生的土壤水分集合，分别采用算术平均和变权平均的方法，计算土壤水分预报结果并进行比较。实验表明，集合变权平均法可以进一步提高同化的预报效果。
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