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研究摘要：评估数据同化频率对富营养化水库生态预报技能的影响
随着资源管理者寻求对其所监管的水体做出更明智的决策，实时水温监测网络变得越来越普遍。虽然一些短期决策[...]文章《研究简报：评估数据同化频率对富营养化水库生态预报技能的影响》首先出现在 Lake Scientist 上。
来源:湖泊科学家随着资源管理者寻求对其所监管的水体做出更明智的决策，实时水温监测网络变得越来越普遍。虽然一些短期决策是使用实时数据做出的，但更多的长期规划依赖于预测。这些生态预测由随时间收集的数据提供支持，但 2023 年在 Ecosphere 上发表的一项研究询问，预测模型必须多久进行一次数据同化才能在不同时间段内产生最准确（通常称为熟练）的预测。1
Ecosphere Ecosphere 熟练 1方法
在研究过程中观察到了三个研究问题。首先，他们试图回答这样一个问题：什么频率的数据同化产生了最熟练的水温预测。
其次，他们询问“预测技能如何随时间（特别关注一年内的混合季节与分层季节）和空间（即水库深度）而变化”。1 第三，他们研究了数据同化频率如何影响总体预测不确定性以及初始条件不确定性对总体预测不确定性的相对贡献。
1同化频率较低预计会导致预测技能下降和不确定性增加。此外，预计更深的深度，尤其是在分层期间，预测技能会更好。 1
1从 2020 年 6 月开始，在弗吉尼亚州的 Beaverdam 水库记录了实时水柱数据。从表面到沉积物，以 1m 的间隔部署了多个 NexSens T-Node FR 温度传感器，YSI EXO2 探空仪在水库最深处 1.5m 处监测水温。
NexSens T-Node FR 温度传感器 YSI EXO2 探空仪传感器每 10 分钟收集一次数据，然后以不同的速率将其吸收到湖泊和水库生态系统预报 (FLARE) 系统中，以测试哪种频率最熟练。
结果
1来源
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