基于集合卡尔曼滤波的新安江模型状态变量实时修正方法

基于集合卡尔曼滤波的新安江模型状态变量实时修正方法

论文摘要

为了提高洪水预报的精度,基于集合卡尔曼滤波,提出对流域中子流域中间状态量进行全状态量回溯修正方法。该方法根据每个子流域地貌特征和汇流时间不同,分别找出其相应的回溯时间,与新安江模型相结合对各个子流域特定时段前的中间状态量进行全状态量回溯修正,逐步降低误差的累积。采用理想模型验证,结果显示子流域中间状态量得到有效修正,洪量相对误差和洪峰相对误差减小,确定性系数提高。以大坡岭流域为例,采用该方法对流域12场历史洪水进行修正,修正结果表明此方法能有效提高洪水预报的精度,可在实际洪水预报中推广应用。

论文目录

  • 1 研 究 方 法
  •   1.1 集合卡尔曼滤波的数据同化步骤
  •   1.2 模型中输入资料的不确定性
  •   1.3 回溯修正
  • 2 模拟效果分析
  •   2.1 评定指标
  •   2.2 集合样本数的确定
  •   2.3 理想模型检验
  •   2.4 实际流域检验
  • 3 结 语
  • 文章来源

    类型: 期刊论文

    作者: 李漫漫,石朋,尚艳丽,赵兰兰,袁杰,崔彦萍,瞿思敏

    关键词: 洪水预报,集合卡尔曼滤波,回溯修正,新安江模型,理想模型,大坡岭流域

    来源: 河海大学学报(自然科学版) 2019年03期

    年度: 2019

    分类: 工程科技Ⅱ辑,基础科学

    专业: 地球物理学,水利水电工程

    单位: 河海大学水文水资源学院,泰安市水文局,水利部信息中心,河北省承德水文水资源勘测局,江苏省水文水资源勘测局

    基金: 国家重点研发计划(2017YFC0405601),国家自然科学基金(51479062,41730750)

    分类号: P334.92

    页码: 209-214

    总页数: 6

    文件大小: 874K

    下载量: 212

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