[发明专利]一种基于集合卡尔曼滤波的洪水预报方法

摘要

本发明提出了一种基于集合卡尔曼滤波的洪水预报方法，包括对选取流域中间状态量、降雨量、蒸发量进行干扰形成样本集合，选取模型预测集合最接近实测值的一部分集合的平均值代替真实值计算得到预测协方差矩阵，然后根据实测值的方差结合模型预测集合得到卡尔曼增益矩阵，同时更新预报值，得到模型分析值；本申请对集合卡尔曼滤波进行一定的改进，使其修正效果更好，达到更优的洪水预报结果，提高洪水预报精度。

主权项

1.一种基于集合卡尔曼滤波的洪水预报方法，其特征在于，包括以下步骤：S1，根据流域的雨量站个数n,选取集合卡尔曼滤波器的系统状态量和观测量：系统状态量包括土壤含水量W、自由水蓄量S、产流面积Fr、地表径流Qs、壤中流Qss、地下径流Qs和模型计算流量值，观测量为流域出口实测流量值；S2,设样本总数为N：对降雨量P、蒸发量EP、土壤含水量W、自由水蓄量S、产流面积Fr、地表径流Qs、壤中流Qss和地下径流Qg进行服从高斯分布的噪声干扰，分别形成由N个样本组成的集合；S3,对系统状态量进行预报，得到水文模型预测集合；通过观测转移矩阵H建立系统状态量和实测流量值之间的关系：Xt,i＝Φ[Xt‑1,i,Wt‑1,i]                            (1)Zt,i＝H(Xt,i,Vt,i)                               (2)式中，Xt,i表示t时刻第i个样本的水文模型预测集合，即t时刻，第i个样本的状态变量；Xt,i由第t‑1时刻第i个样本的状态变量Xt‑1,i及系统噪声Wt‑1,i推算，Φ[]表示状态变量Xt‑1,i及系统噪声Wt‑1,i推算Xt,i的推算函数；Zt,i表示t时刻第i个样本的观测值，观测值Zt,i通过观测转移矩阵H与状态变量Xt,i和观测噪声Vt,i建立关系；S4,按比例选取水文模型预测集合X_t,i中与观测值最接近的部分样本为真值，样本选取好后，选取的样本数目为M,用选取样本平均值代替真实值，由预测样本集合计算得到预测协方差矩阵P_t；其中，Et为水文模型预测集合与真实值之间的偏差，EtT为Et的转置矩阵；S5，根据实测流量值的方差R，结合预测协方差矩阵Pt，得到卡尔曼增益矩阵Kt，并更新得到分析值Xt,i，形成模型分析集合：Kt＝PtHT(HPtHT+R)‑1                     (6)Xt,i＝Xt,i+Kt[Zt,i‑HXt,i]                    (7)Xt,i作为集合中N个样本更新后的系统状态量；S6,对Xt,i的样本集合取均值，得到分析值均值；判断t

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