深水观测策略提升湖泊水动力模型概率参数估计：基于GLM与GLUE的Mendota湖研究

该研究利用一维物理模型GLM与广义似然不确定性估计（GLUE）框架，基于美国威斯康星州Mendota湖7年逐时水温数据，评估了观测深度数量与位置对温度预测精度及参数等值性的影响。结果表明，单深度深水观测持续优于浅层观测，有时甚至优于全剖面观测，可显著降低参数等值性并实现全水柱的准确匹配；全剖面数据反而稀释了深水观测对参数选择的影响。研究为饮用水水库深水分层取水口的观测策略优化提供了依据。