联合国世界水发展报告(World Water Development Report, WWDR)是全球水资源评估计划的重要组成部分之一,为决策者提供了制定和实施可持续水资源政策的知识、工具和案例。简述了WWDR的历史沿革,对2003年以来历次报告作了总结评述...
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联合国世界水发展报告(World Water Development Report, WWDR)是全球水资源评估计划的重要组成部分之一,为决策者提供了制定和实施可持续水资源政策的知识、工具和案例。简述了WWDR的历史沿革,对2003年以来历次报告作了总结评述,同时重点介绍了2024年WWDR的主要内容。最后结合历届WWDR所提出的重要观点、解决水问题的对策和中国水安全保障实际情况,阐述了若干思考和认识。
土壤参数是模拟和计算土壤含水量等状态数据的重要因子,对农业管理及其研究具有重要意义。然而,由于土壤系统变饱和与非线性特征,现有主流数据同化方法估计土壤参数时仍面临挑战。采用基于深度学习的参数估计方法(Parameter Estimator with Deep Learning,PEDL)对土壤参数进行反演估计,通过两个理想算例验证PEDL估计土壤参数的效果,并与集合平滑多数据同化方法(Ensemble Smoother with Multiple Data Assimilation,ESMDA)进行了系统比较。研究结果表明:PEDL能成功识别观测数据与待估参数之间的非线性关系,无需迭代即可逼近土壤参数的真实值;PEDL获得的参数后验分布范围相较于ESMDA明显缩小;与迭代5次的ESMDA方法相比,PEDL估计结果不确定性更低,且总调用次数更少。该研究有助于提高土壤参数估计的精度,可有效提升土壤状态及相关农业模型预测可靠性。
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