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原文服务方: 水科学进展       
摘要:
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,以水位观测进行一维洪水动力学模型的滤波分析可有效地控制误差、估计流量、识别水流运动系统状态.长江干流清溪场至万县江段实际洪水计算还证实:该方法通过插入即时观测,可实时更新模型状态,给出与实际更为接近的计算.
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文献信息
篇名 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
来源期刊 水科学进展 学科
关键词 水动力学模型 集合卡尔曼滤波 非恒定流 实时校正
年,卷(期) 2009,(2) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 241-248
页数 8页 分类号 TV131.4
字数 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1001-6791.2009.02.014
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 赖锡军 中国科学院南京地理与湖泊研究所湖泊与环境国家重点实验室 46 490 13.0 21.0
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研究主题发展历程
节点文献
水动力学模型
集合卡尔曼滤波
非恒定流
实时校正
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
水科学进展
双月刊
1001-6791
32-1309/P
大16开
1990-01-01
chi
出版文献量(篇)
2723
总下载数(次)
0
总被引数(次)
89793
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
论文1v1指导