水动力学模型与集合卡尔曼滤波耦合的实时校正多变量分析方法

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为减少非恒定水流计算中的不确定性,在水流随机运动系统状态空间模型基础上,应用集合卡尔曼滤波(EnKF)技术建立了非恒定水流分析的实时更新(校正)方法。该方法适用于非线性的随机微分方程,过程和观测噪声可以是非正态分布。同时,为充分利用水位、流量等误差量级相差巨大的观测中所蕴含的有效信息,导出了EnKF多变量分析格式。以明渠单峰洪水过程的合成数据为例,考察了运用建立的实时更新方法分析预报一维洪水演进的性能。重点对比了采用不同精度等级下的水位和流量观测资料进行滤波的效果。在中国现行标准规定的允许观测误差范围内,
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