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parameter estimation OF MULTI-CONSTITUENT WATER QUALITY model FOR THE LIANGXI RIVER BY MARQUARDT METHOD

Journal of Geographical Sciences 1994年第Z1期4卷 110-118页

作者： Liu Shuxia(Institute of Geography, CAS, Beijing 100101People’s Republic of China)

A multi-constituent water quality model is presented,Which relates carbonaceous biochemical oxygen demand (CBOD),amonia (NH3-N), nitrite(NO2-N), nitrate(NO3-N) and dissolvedoxygen(DO). The parameters are solved by Marquardt Method (i. e.,Dampled Least Square Method) while initial values inoptimization are produced by Monte-Carlo Method. The Potential ofthe method as a parameter estimation aid is demonstrated for theapplication to the Liangyi Rver, JiangSu Province of China and by aspecial comparison with Gauss Method.

关键词： nitrogen pollution water quality model parameter estimation Marquardt Method Monte-Carlo Method

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ON THE estimation OF SURFACE ALBEDO USING SATELLITE DATE

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Journal of Geographical Sciences 1995年第2期5卷 59-76页

作者： Fang Xianjin(Dept. of Environmental Engineering, Tsinghua University, Beijing 100084People’s Republic of China)Zhang Ying(National Meteorological Center, Beijing 100081People’s Republic of China)

The method to determine the surface albedo using satellite date hasbeen developed and discussed. The relatons betwam the planetary albedo andsurfoce albedo in clear skies are derived with the help of the radiative transfermodelling. To improve the accuracy of the denved surfoce albedo, theparameter X0, i.e., the ratio of the reflected to the total extinction radiation isintroduced into this model. The influences of the model paramenters on thesurfoce albedo have been analyzed. It is found that the error in the derivedsurfoce albedo due to the paramaters together is less than that caused by oulyone parameter because of the complementarity of the parameters. Test resultsin 22 stations over China have been given using the Geostationary SatelliteGMS. The results are generally agreeable except for the case of snow/ice cover.

关键词： surface albedo satellite date model parameter estimation

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