【摘 要】
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实时校正作为提升洪水预报精度的最后一道屏障，是洪水预报的重要组成部分。针对洪水过程与洪水要素校正效果较差的问题，以横江屯溪以上流域为例，在对流域历史洪水数据的降雨径流序列与洪水特征值遴选的基础上，构建了暴雨洪水特征库，提出了一种结合卡尔曼滤波和K最邻近结点算法的联合实时校正方法。结果表明：相较于模型未校正及单一校正方法，联合实时校正方法在减少洪水预报过程中的洪峰预报误差、洪量预报误差及峰现时间误差
【基金项目】
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国家重点研发计划资助项目（2018YFC1508104）； 国家自然科学基金资助项目（52079079）；
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实时校正作为提升洪水预报精度的最后一道屏障，是洪水预报的重要组成部分。针对洪水过程与洪水要素校正效果较差的问题，以横江屯溪以上流域为例，在对流域历史洪水数据的降雨径流序列与洪水特征值遴选的基础上，构建了暴雨洪水特征库，提出了一种结合卡尔曼滤波和K最邻近结点算法的联合实时校正方法。结果表明：相较于模型未校正及单一校正方法，联合实时校正方法在减少洪水预报过程中的洪峰预报误差、洪量预报误差及峰现时间误差上更为有效，预见期在6 h及以下时仍可以保持较好的稳定性与准确性。此方法对于提高中小河流洪水预报精度、有效预警和防灾减灾等方面都具有重要作用，同时对研究区域洪水特征具有一定参考价值。
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