[發明專利]一種基于集合卡爾曼濾波的對無資料地區徑流量推求方法

有效

• 申請號: 201710174165.4
• 申請日: 2017-03-22
• 公開（公告）號: CN106971034B
• 公開（公告）日: 2018-10-30
• 發明（設計）人: 雷曉輝;廖衛紅;張蘋蘋;謝先紅;王明元;殷兆凱;秦韜;張云輝;鮑淑君
• 申請（專利權）人: 中國水利水電科學研究院
• 主分類號: G06F17/50
• 分類號: G06F17/50
• 代理公司: 北京市盛峰律師事務所 11337
• 代理人: 于國富

本發明公開了一種基于集合卡爾曼濾波的對無資料地區徑流量推求方法，涉及水文模擬技術領域。所述方法：計算全流域的優化參數值；計算子流域A的出口點C點的估計流量及其分布規律；計算變量和參數的集合擾動值；計算下游子流域B的出口點即水文站D的徑流量預報集合；對水文站D的實測徑流值進行高斯擾動，并將得到高斯擾動值作為觀測數據集合；融入觀測數據集合進行同化更新；最終得到C點徑流量Q_C的最優估計值。本發明簡化了濾波同化過程，較好的提高了同化精度；同時也避免了常規方法對無資料地區求徑流量的缺陷。

技術領域

本發明涉及水文模擬技術領域，尤其涉及一種基于集合卡爾曼濾波的對無資料地區徑流量推求方法。

背景技術

自然界中有不少區域因雨量或水文站早期建設少、歷史徑流資料序列短，無法滿足預報需求；同時，因人類活動等影響，導致流域產匯流特性發生較大變化，歷史資料無法反映當前來水特性，歷史資料不可用。因此對無資料地區的研究也是亟待解決的。

目前，對無資料地區徑流預報常用的方法為區域化方法，即通過某種途徑，利用有資料流域的模型參數推求無資料流域的模型參數，從而對無資料流域進行預報。常用的區域化方法有屬性相似法、空間相近法和回歸法。其中，屬性相似法指找出與研究流域屬性如地形、土壤和氣候等相似的流域，并把其參數作為研究流域的參數，屬性相似法研究根據為同一區域的物理和氣候屬性相對一致，因此相鄰流域的水文行為相似。空間相近法指找出與研究流域(如無資料流域)距離上相近的一個或者多個有資料流域，并把有資料流域參數作為研究流域的參數。回歸法指根據有資料流域的模型參數和流域屬性，建立二者之間的多元回歸方程，從而利用無資料流域的流域屬性推求其模型參數。

但是，現有技術存在如下缺點：

一、未考慮不同參數的區別：目前，無資料地區參數確定通常采用移用或回歸分析的方法。現有，確定移用時通常先找到參照流域，而后所有參數統一移用或回歸分析。可是實際上，水文模型中每個參數代表的物理意義不同，因每個流域都有其獨特性，很難找到與模型中所有參數的相關特征均相似的流域，雖現今已有研究僅依據一種或幾種相關特征尋找參照流域，而所有參數統一移用或采用同一些流域，但這種方式很明顯無法反映參數的獨特性。

二、相似流域的選取缺乏全面性和客觀性：現有研究通常選用一種或幾種地形、地貌特征參數的綜合指數如地形指數作為屬性判別尋找相似流域，而后進行參數的移用或分析。因為不同水文模型其參數的物理意義不同，僅僅依據一種或幾種流域特征參數進行判別是不夠全面和客觀的，很難反映真正的流域相似，并且采用所有流域特征進行分析存在信息量大、分類復雜以及無法判斷的問題。

三、主觀判別和效率低：現有技術均采用人工判別處理的方式，解決無資料地區的洪水預報問題，此技術難以大量推廣，并且其中包含人為的主觀性和效率低下的問題，尋找其他有效簡便的方法是目前急需解決的。

發明內容

本發明的目的在于提供一種基于集合卡爾曼濾波的對無資料地區徑流量推求方法，從而解決現有技術中存在的前述問題。

為了實現上述目的，本發明所述基于集合卡爾曼濾波的對無資料地區徑流量推求方法，所述方法包括：

S1，計算全流域的優化參數值

全流域中存在至少一個無水文資料子流域和至少一個有水文資料子流域，所述無水文資料的子流域的上游流域和下游流域均為全流域中子流域；

對全流域進行參數優化，得到參數最優值，選取任意兩個參數的最優值進行數據同化處理；兩個參數分別為參數β和參數γ；

S2，計算子流域A的出口的估計流量及其分布規律

設定無水文資料子流域為子流域A，子流域A的出口點為C點，子流域A的下游流域為有水文資料子流域B，子流域B中的出口點為水文站D；