集合卡尔曼滤波方法在密云潮河流域洪水预报中的应用研究

发布时间：2020-11-20 01:28

　　随南水北调工程的推动和发展,对密云潮河流域进行准确的洪水预报至关重要。很多水文学者对南方地区研究较多,很多水文模型也更适用南方,而对北方尤其是密云潮河流域研究较少,是由于潮河流域自身气候环境因素,使该流域常出现降雨较多而不产流现象,而加剧了北方洪水预报的难度。随着科学技术的发展,地面观测和遥感技术突飞猛进,丰富了数据来源,如何更好的提高算法技术和使用多源数据从而减小洪水预报的不确定性是当今水文科学领域的热门研究方向。数据同化方法可提高数值预报的时效性和准确性,且该方法已在水文领域得到广泛应用和快速发展。本文使用集合卡尔曼滤波算法进行同化预报,避免了卡尔曼滤波和扩展卡尔曼滤波需要计算切线性模式和伴随模式这些缺点,比四维变分同化方法更易实现。考虑到人类活动频繁使得下垫面条件经常发生变化,参数并不是一成不变的,为了研究的真实性和准确性,将参数加入到变量中作为状态变量同时同步校正估计,同时考虑模型自身、模型参数以及观测数据的不确定性,将观测的流量进行实时更新校正,将集合卡尔曼滤波与新安江模型耦合同化。考虑到新安江模型是基于蓄满产流理论,主要是对于湿润半湿润地区,而密云潮河流域为半湿润半干旱气候,将新安江模型改进为蓄满超渗混合模型同时将土壤水分数据与径流量进行多源数据同化,可提高洪水预报精度。密云潮河流域由三个水文站,从上游到下游依次为大阁站、古北口站和下会站。根据重现期或频率划分洪水等级为小洪水、中洪水和大洪水,分别进行非同化设置、仅同化径流、同化径流和遥感土壤水分数据和校正土壤水分数据多源数据比较分析,结果表明三个水文站中小洪水在加入径流和土壤水分数据的多源数据同化精度更高,而中大洪水在仅径流时精度已很高。从同化效果来看,小洪水优于中洪水优于大洪水,同时上游同化效果优于中游优于下游。为了研究影响同化效果的影响因素,以中游古北口水文站为例,分析参数均值和方差改变、集合样本数以及参数和变量间的相关性分析对同化过程的影响。此次研究可对不同等级洪水同化预报方式以及相关的同化过程奠定一定的基础。
【学位单位】：中国地质大学(北京)
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：P338.6
【部分图文】：

路线图,路线图,论文,框架

水文站不同等级场次的多源数据同化域水文站从上游到下游依次为大阁站、古北口站和下会站分洪水等级为小洪水、中洪水和大洪水。对同一量级洪水数率定，一方面，对同一水文站不同量级场次洪水进行研模拟、仅同化径流和同化径流和遥感土壤水分数据、校正同化，将同化结果进行误差分析比较；另一方面，针对不向对比，方法同上进行误差比较分析。化效果的影响因素研究结果的影响因素是多方面的，为了研究对同化过程的影响实例，分析同化的参数均值和方差改变、集合大小、同化析对同化过程的影响。框架及路线研究思路和技术路线如图 1-1 所示。

潮河流域,密云

图 2-1 密云潮河流域图2.2 数据资料本文的研究流域为密云潮河流域，共包含大阁水文站、古北口水文站和下会水文站共计三个水文站，分别对水文站的场次洪水进行依次研究，由于近几年的土壤含水量数据缺失，本次研究选取时间为 2000 年~2005 年 6 年的降水蒸发径流和土壤水分数据进行研究。又由于一些数据的降水流量对应关系不好，后文中仅选取了几场较好的洪水进行研究和分析。2.2.1 降水流量数据本文将北京市密云地区潮河流域作为研究流域，该流域的基础数据选取时间为 2000 年~2005 年 6 年的日降水、日蒸发和日流量数据，用于后文中的参数率定和多源数据同化。

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