(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210664332.4 (22)申请日 2022.06.14 (71)申请人 河海大学 地址 210098 江苏省南京市 鼓楼区西康路1 号 (72)发明人 孙逸群　石朋　包为民　瞿思敏　 李琼芳　 (74)专利代理 机构 北京国林贸知识产权代理有 限公司 1 1001 专利代理师 李瑾　李连生 (51)Int.Cl. G06F 30/20(2020.01) (54)发明名称 基于序贯数据 同化方法和状态空间模型的 洪水预报实时校正方法 (57)摘要 本发明公开了一种基于序贯数据 同化方法 和状态空间模型的洪水预报实时校正方法， 包 括： 步骤一： 洪水预报 模型状态变量优选， 优选状 态变量组合X＝[x1 x1…xn]作为模型状态变量； 步骤二： 构建基于状态空间模型 理论的通用校正 框架， 利用状态空间模型， 结合最优状态X， 将预 报模型分解为状态转移模 块X(t+1)＝f(X(t),w, u(t+1))和量测模块Y(t+1)＝h(X(t+1))， t和t+1 为不同时间， u(t+1)为洪水预报模型的模型输 入， X(t+1)和X(t)分别为t+1时刻和t时刻模型状 态变量， w为模型参数， Y(t+1)为t+1时刻洪水预 报模型输 出； 步骤三： 建立校正框架、 序贯数据同 化方法及洪水预报模型的耦合方法， 以步骤二中 洪水预报模 型通用校正框架为交互媒介， 耦合洪 水预报模型和序贯数据同化方法。 本发明可以调 整模型状态变量、 提高洪水模拟及预报精度。 权利要求书2页 说明书4页 附图2页 CN 114970193 A 2022.08.30 CN 114970193 A 1.基于序贯数据同化方法和状态空间模型的洪水预报实时校正方法， 其特征在于， 包 括以下步骤： 步骤一： 洪水预报模型状态变量优选： 选择洪水预报模型， 然后分析洪水预报模型优选 状态变量组合X＝[x1 x2  … xn]作为模型状态变量， 其中n为模型状态变量包含的变量个 数， 步骤二： 构建基于状态 空间模型理论的通用校正框架： 利用状态 空间模型， 结合步骤一 所选择的模型状态变量X， 将洪水预报模型分解为状态转移模块和量测模块， 所述状态转移 模块如式(1)所示： X(t+1)＝f(X(t),u(t+1),w)     (1) 其中： t和t+1表示不同时间； u(t+1)为洪水预报模型的模型输入数据， 包括观测降雨量 和蒸发皿蒸发量； w为洪水预报模 型参数； X(t+1)和X(t)分别为在t+1时刻和t时刻的模 型状 态变量， 具体以式(2)和式(3)表示 X(t+1)＝[x1(t+1) x2(t+1)  …  xn(t+1)]    (2) X(t)＝[x1(t) x2(t)  …  xn(t)]    (3) 所述量测模块如式(4)所示： Y(t+1)＝h(X(t+1) )    (4) 其中： Y(t+1)为t+1时刻洪水预报模型输出， 所述模型输出为流量或水位； 以状态X(t+ 1)为交互媒介耦合所述状态转移模块和所述量测模块， 利用观测流量对状态进行反馈校 正； 此处的观测流 量即为通过式(4)算出来Y(t+1)对应的实际观测值； 步骤三： 建立校正框架、 序贯数据同化方法及洪水预报模型的耦合方法： 以步骤二中构 建的基于状态空间模型理论的通用校正框架 为交互媒介， 耦合洪水预报模 型和序贯数据同 化方法。 2.根据权利要求1所述的基于序贯数据同化方法和状态 空间模型的洪水预报实时校正 方法， 其特征在于， 步骤一中模型状态变量包括产流量、 土壤含水量、 自由水蓄水量、 地表径 流、 壤中流、 地下径流、 分段马斯京根子河段流 量和流域出口断面 流量中的一种或多种。 3.根据权利要求1所述的基于序贯数据同化方法和状态 空间模型的洪水预报实时校正 方法， 其特 征在于， 步骤一中状态变量组合的优选依据完全 控制和最少冗余原则。 4.根据权利要求1所述的基于序贯数据同化方法和状态 空间模型的洪水预报实时校正 方法， 其特征在于： 步骤三中序贯数据同化方法包括无迹卡尔曼滤波、 集合卡尔曼滤波和序 贯系统响应方法。 5.根据权利要求1所述的基于序贯数据同化方法和状态 空间模型的洪水预报实时校正 方法， 其特 征是， 步骤三具体包括以下步骤： 设当前时刻为t+1， 基于最新的模型输入u(t +1)和上一个时刻t同化后的模型状态变量 运行洪水 预报模型 得到当前时刻的模型状态变量的预测值 基于模型状态变量的预测值 和步骤二中的通用框架得到模型输出的预测值 收集最新的观测值并将其传递给数据同化方法， 数据同化方法利用模型状态变权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114970193 A 2量的预测值 模型输出的预测值 和最新观测值获得最新的模型状态变 量的估计 使用数据同化方 法估计得到的t+1时刻模型状态变量 校正模型 状态变量的预测值 将其作为洪水 预报模型的初始状态发布预报。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114970193 A 3