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申请/专利权人：水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院
申请日：2023-11-08
公开（公告）日：2024-05-03
公开（公告）号：CN117972974A
主分类号：G06F30/20
分类号：G06F30/20;G01C13/00;G06F17/11;G06F17/18;G06F111/10;G06F113/08;G06F119/14
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.05.21#实质审查的生效;2024.05.03#公开
摘要：本发明提供了一种多因素相互作用的潮汐河段多重修正及预报方法，包括：获取模型构建数据；将背景风压气象资料与梯度风场按照权重系数叠加，重构模型风速、气压场；根据上游径流影响参数对来流传播时间进行推算，预估未来条件下的模型进口流量；基于调和分析方法获取模型开边界潮位序列；根据各参数构建二维水动力数学模型；将基于相关系数的集合卡尔曼滤波算法与数学模型进行耦合嵌套，根据实测的潮汐河段实测潮位数据动态修正数学模型的初始状态，得到一次校正后的预报模型；采用自回归的方法进行修正潮汐河段关键站点潮位预报结果，并重构预报模型的预报潮位场，二次校正模型预报成果。本发明能够提供较为准确的预报成果。
主权项：1.一种多因素相互作用的潮汐河段多重修正及预报方法，其特征在于，包括：获取模型构建数据；所述模型构建数据包括：上游径流影响参数、开边界天文潮影响参数、台风影响参数、模型地形数据和潮汐河段潮位数据；根据所述台风影响参数将背景风压气象资料与梯度风场按照权重系数叠加，重构模型风速、气压场；根据所述上游径流影响参数对来流传播时间进行推算，预估未来条件下的模型进口流量；基于调和分析方法，根据所述开边界天文潮影响参数确定模型开边界潮位序列；根据所述模型风速、气压场、所述模型进口流量、所述模型开边界潮位序列和模型地形数据构建上游径流、风暴潮、天文潮影响下的潮汐河段潮位预报二维水动力数学模型；将基于相关系数的集合卡尔曼滤波算法与所述潮汐河段潮位预报二维水动力数学模型进行耦合嵌套，并根据实测的潮汐河段潮位数据动态修正所述潮汐河段潮位预报二维水动力数学模型的初始状态，得到一次校正后的预报模型；采用自回归的方法修正潮汐河段关键站点潮位预报结果，并重构预报模型的预报潮位场，二次校正模型预报成果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院 一种多因素相互作用的潮汐河段多重修正及预报方法
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