文献类型：期刊文章

作　　者：孙逸群[1] 包为民[1] 江鹏[2] 徐玉英[3] 贺成民[1,4] 陈伟东[1] 黄琳煜[5]

机构地区：[1]河海大学水文水资源学院,南京210098 [2]Desert Research Institute,Las Vegas,NV,89119 [3]辽宁省柴河水库管理局,铁岭112000 [4]陕西省水文水资源勘测局,西安710068 [5]上海市浦东新区水文水资源管理署,上海200129

出　　处：《湖泊科学》

基　　金：国家重点基础研究发展计划专项(2016YFC0402703)、国家自然科学基金项目(51709077,41371048,51479062,51709076)和中央高校基本科研业务费专项资金(2017B10914,2015B14314,2017B15414)联合资助.

年　　份：2018

卷　　号：30

期　　号：2

起止页码：488-496

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2017、BIOSISPREVIEWS、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2017_2018、EI、GEOREFPREVIEWDATABASE、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、ZR、核心刊

摘　　要：通过利用实时水文观测数据对洪水预报模型进行校正,可增加流域洪水预报的实时性和精确度.本文讨论了水文模型状态变量选取对滤波效果的影响,并给出了状态变量选取原则.在集总式新安江模型的基础上,结合状态变量选取原则,应用无迹卡尔曼滤波技术构建了新安江模型的实时校正方法.方法应用于闽江邵武流域洪水预报的计算结果表明,采用无迹卡尔曼滤波方法后,不仅能够直接校正模型状态,同时也能有效地提高模型预报精度,适合应用于实际流域洪水预报作业中.

关 键 词：流域水文模型 实时校正 无迹卡尔曼滤波 新安江模型 状态变量 闽江  邵武流域  

分 类 号：P338]