基于集合卡尔曼滤波的实时校正方法-河海期刊网.pdfVIP

第37卷第2期 水 利 水 电科 技 进 展 2017年3月 Vol.37 No.2 Advances in Science and Technology of Water Resources Mar. 2017 DOI:10.3880/ j.issn.1006 7647.2017.02.013 基于集合卡尔曼滤波的实时校正方法 1,2 1 顾炉华 ,赖锡军 (1.中国科学院南京地理与湖泊研究所,江苏 南京摇 210008;2.中国科学院大学资源与环境学院,北京摇 101407) 摘要:为减少非恒定水流计算中的不确定性,基于集合卡尔曼滤波提出多变量交替校正的方法。 该 方法通过交替校正水位和流量,避开了滤波过程中的大矩阵计算,实现了利用观测信息直接校正非 恒定流状态的目的;同时,应用尺度转换方法提高水位滤波精度。 数值试验重点考察了观测误差和 水位变换系数对模型计算精度的影响。 结果表明:观测误差越小,模型的计算精度越高;水位尺度 变换系数能显著增强多变量交替校正方法的效果,变换系数越大,计算精度越高;基于集合卡尔曼 滤波的多变量交替校正方法具有良好的校正性能,能显著提高河道水流的预报精度。 关键词:水动力学模型;集合卡尔曼滤波;非恒定流;实时校正技术;洪水预报 中图分类号:TV131郾2摇 摇 摇 文献标志码:A摇 摇 摇 文章编号:1006 7647(2017)02 0073 05 1,2 1 A real鄄time alternating updating method based on ensemble Kalman filter/ / GU Luhua ,LAI Xijun (1. Nanjing Institute of Geography andLimnology,ChineseAcademy of Sciences,Nanjing 210008,China;2. College of Resources and Environment,University of ChineseAcademy of Sciences,Beijing 101407,China) Abstract:To reduce the uncertainty in calculation of unsteady flows,a multivariate alternate updating method isproposed based on the ensemble Kalman filter. This method updateswater stage and discharge data alternately to calibrate unsteady flow,usingtheobservedinformationwithoutthelargematrixcalculating;meanwhile,scalingtransformationisusedinorder to improve the water level filter precision. Numerical experiments emphatically investigate the effects of measurement accuracy andwater level transformation coefficient on forecast precision of the method. The results show that the forecast error increasesasthemeasurement accuracy decreases;thewater level transformation coefficient can obv