【摘 要】
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为减少非恒定水流计算中的不确定性, 基于集合卡尔曼滤？波提出多变量交替校正的方法.该 方法通过交替校正水位和流量, 避开了滤波过程中的大矩阵计算, 实现了利用观测信息直接
【机 构】
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中国科学院南京地理与湖泊研究所,中国科学院大学资源与环境学院
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为减少非恒定水流计算中的不确定性, 基于集合卡尔曼滤？波提出多变量交替校正的方法.该 方法通过交替校正水位和流量, 避开了滤波过程中的大矩阵计算, 实现了利用观测信息直接校正非 恒定流状态的目的; 同时, 应用尺度转换方法提高水位滤波精度.数值试验重点考察了观测误差和 水位变换系数对模型计算精度的影响.结果表明： 观测误差越小, 模型的计算精度越高; 水位尺度 变换系数能显著增强多变量交替校正方法的效果, 变换系数越大, 计算精度越高; 基于集合卡尔曼 滤波的多变量交替校正方法具有良好的校正性能, 能显著
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