数据融合下的短期潮位预报测试及分析

• 作者: 张颖 李静 章家保 姚才华
• 来源期刊: 海洋测绘
• 关键词: 潮位预报 短期潮位 数据融合 精度分析 扩展卡尔曼滤波
• 年，卷（期）: 2021,（2）
• 所属期刊栏目: 研究综述
• 页码范围: 24-28
• 页数: 5页
• 分类号: P731.34
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1671-3044.2021.02.004

摘要

针对短期验潮数据分析难度大、预报精度低的问题,设计了一种基于数据融合技术的短期潮位预报方法,利用扩展卡尔曼滤波(EKF),将通用的潮汐模型计算水位融合到调和预报模型之中,生成精度更高的融合预报值.数据测试表明,对于3天的验潮数据,EKF方法至少对向后5天的预报有效,融合值较两种源数据的平均优化度分别为33％和60％;对于7天的验潮数据,EKF方法在向后20天的预报中几乎都产生了优化效果.该方法适宜在资料缺乏的海区使用,为短期潮位预报提供了一种新的解决方案.