水动力学模型实时校正方法对比

摘要：

选择典型的实时校正方法：传统的误差自回归、基于K最邻近算法( KNN )的非参数校正及基于Kalman滤波的多断面校正法，并以Kalman滤波与KNN结合构造综合方法，以淮河流域吴家渡-小柳巷区间作为试验河段，构建一维水动力学模型并与实时校正方法联合应用。简要介绍这4种方法的原理与模型构建方法，然后对比分析各种方法的模拟结果，尤其对模拟洪峰稳定性、峰现时间、峰现误差等进行比较，认为前3种基本方法均能在相当长的预见期内提高洪水的预报精度，而综合法实时校正法对洪峰部位的模拟更为稳定可靠、总体效果更好，更适合预报校正工作的需要。

关键词：水动力学模型、模型实时校正、误差自回归方法、Kalman滤波算法、K最近邻算法

分类号：P338(水文科学（水界物理学）)

资助基金：国家自然科学基金41130639,51179045,41101017;公益性行业气象科研专项201006037;水利部公益项目201301068

在线出版日期：2014-04-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：124-129