基于EnKF的新安江模型参数和变量同步估计方法

• 作者: 刘欣蔚 廖卫红 张云辉 张苹苹 童菊秀 谢先红 雷晓辉
• 来源期刊: 南水北调与水利科技
• 学科: 工学
• 关键词: 新安江模型 径流 集合卡尔曼滤波 同化 同步校正
• 年，卷（期）: 2018,（2）
• 所属期刊栏目: 水文水资源
• 页码范围: 51-58
• 页数: 8页
• 分类号: TV124
• 字数: 7111字
• 语种: 中文
• DOI: 10.13476/j.cnki.nsbdqk.2018.0038

摘要

数据同化方法可提高数值预报的时效性和准确性,且该方法已在水文领域得到应用,并得到快速发展.为了提高新安江模型径流模拟预报精度,采用集合卡尔曼滤波方法同化径流数据,对参数和状态变量进行同步校正估计.通过对三水源新安江模型进行理想条件下的数值实验,在同时考虑模型自身、模型参数以及观测数据的不确定性的情况下,分析了参数均值和方差改变、集合大小、同化参数的敏感性以及相关性分析对同化过程的影响.结果表明:集合卡尔曼滤波算法具有可行性,且参数均值越接近真值、方差适当增加,集合大小适中,同化参数敏感性较低以及参数与变量间相互独立时,能在一定程度上增加径流同化精度.该研究可为同类型参数同化估计提供一定参考依据.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	雷晓辉		157	1165	16.0	26.0
2	廖卫红		51	228	9.0	12.0
3	张云辉		5	18	3.0	4.0
4	谢先红	遥感科学国家重点实验室北京师范大学地理与遥感科学学院	3	29	2.0	3.0
5	刘欣蔚	天津大学水利工程仿真与安全国家重点实验室	2	9	2.0	2.0