基于无迹卡尔曼滤波的新安江模型实时校正方法

摘要：

通过利用实时水文观测数据对洪水预报模型进行校正,可增加流域洪水预报的实时性和精确度.本文讨论了水文模型状态变量选取对滤波效果的影响,并给出了状态变量选取原则.在集总式新安江模型的基础上,结合状态变量选取原则,应用无迹卡尔曼滤波技术构建了新安江模型的实时校正方法.方法应用于闽江邵武流域洪水预报的计算结果表明,采用无迹卡尔曼滤波方法后,不仅能够直接校正模型状态,同时也能有效地提高模型预报精度,适合应用于实际流域洪水预报作业中.

关键词：流域水文模型、实时校正、无迹卡尔曼滤波、新安江模型、状态变量、闽江、邵武流域

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资助基金：国家重点基础研究发展计划专项2016YFC0402703;国家自然科学基金项目51709077,41371048,51479062,51709076;中央高校基本科研业务费专项资金2017B10914,2015814314,2017B15414

在线出版日期：2018-06-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：488-496