【摘 要】
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针对火源位置输入偏差导致的FARSITE林火行为模型火线预测不准确的问题,提出了一种基于集合卡曼滤波算法的动态修正方法。利用FARSITE对复杂工况下的林火蔓延过程进行数值模
【机 构】
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中国科学技术大学火灾科学国家重点实验室
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2016YFC0800100)
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针对火源位置输入偏差导致的FARSITE林火行为模型火线预测不准确的问题,提出了一种基于集合卡曼滤波算法的动态修正方法。利用FARSITE对复杂工况下的林火蔓延过程进行数值模拟,以火线位置为待修正参量,以均方根误差(RMSE)为评价指标,对算法的可行性进行了验证,并研究了算法的集合元素个数,观测数据标准差及同化频率对FARSITE预测偏差的修正效果的影响。结果表明:算法能显著提高FARSITE火线预测精度;逐时同化时:集合元素个数为5时,算法的修正效果并不理想,随着集合元素个数增大,样本误差减小,修正效果
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