一个稳健的河网水情数据同化耦合模型

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一个稳健的河网水情数据同化耦合模型

陈一帆, 程伟平, 徐庆华, 万晓丽

文章导航 > 水科学进展 > 2014 > 25(6): 842-847

陈一帆, 程伟平, 徐庆华, 万晓丽. 一个稳健的河网水情数据同化耦合模型[J]. 水科学进展, 2014, 25(6): 842-847.

引用本文:

陈一帆, 程伟平, 徐庆华, 万晓丽. 一个稳健的河网水情数据同化耦合模型[J]. 水科学进展, 2014, 25(6): 842-847.

CHEN Yifan, CHENG Weiping, XU Qinghua, WAN Xiaoli. A robust data-assimilation model for river network system[J]. Advances in Water Science, 2014, 25(6): 842-847.

Citation:

CHEN Yifan, CHENG Weiping, XU Qinghua, WAN Xiaoli. A robust data-assimilation model for river network system[J]. Advances in Water Science, 2014, 25(6): 842-847.

一个稳健的河网水情数据同化耦合模型

1.
浙江省水利河口研究院, 浙江杭州 310020;
2.
浙江大学水工结构与水环境研究所, 浙江杭州 310058

基金项目: 浙江省重点科技创新团队项目(2010R50035);浙江省博士后科研资助项目(Bsh1401035)

作者简介:
陈一帆(1987-), 男, 浙江浦江人, 博士后, 主要从事水力学与河流动力学方面研究.E-mail:zjucoolboy@163.com

通讯作者:
程伟平, E-mail:chengweiping@zju.edu.cn

中图分类号: TV122

A robust data-assimilation model for river network system

1.
Zhejiang Institute of Hydraulic & Estuary, Hangzhou 310020, China;
2.
Department of Hydraulic Structures and Water Environment Research, Zhejiang University, Hangzhou 310058, China

摘要: 为解决河网水情动态系统的数据同化问题,将水情量测数据作为内边界条件,建立了一个基于误差最小二乘原理的河网水情数据同化耦合模型.同时,为了有效控制水情状态变量的校正程度,避免因校正过度而破坏河网系统的水量平衡关系,构建了一个能有效控制及平衡各量测变量校正程度的权重矩阵.通过模拟算例和实例应用,系统检验了模型在河网水情仿真与预报中的实时校正能力,并得到了理想的结果.结果表明:模型理论完备、构建简便、数据同化可控性好,能够有效地进行河网水情动态系统的数据同化,提高河网水情仿真与预报的精度.
- 河网 /
- 实时校正 /
- 权重矩阵 /
- 最小二乘法
Abstract: For improving the accuracy of river network numerical model, this paper developed a data assimilation model based on the theory of least-squares method, which specified real-time observed hydrological data as internal boundary conditions of flood routing model. In order to effectively control correction degrees of state variables and to avoid destroying overly the water balance relationship, a correction weight matrix was introduced, which could control and counterpoise the correction degrees of all measurable state variables. In a simulation example and an application to a real one, it systematically examined and analyzed the real-time correction capability of the present model. The results reveal that the present model is able to carry out data assimilation of river network system efficaciously, improving the accuracy of flood simulation and forecasting.
- river network /
- real-time correction /
- weight matrix /
- least-squares method

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[2]	陈一帆, 程海洋, 万晓丽, 方华建. 结合糙率校正的河网水情数据同化 . 水科学进展, 2015, 26(5): 731-738. doi: 10.14042/j.cnki.32.1309.2015.05.015
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一个稳健的河网水情数据同化耦合模型

1. 浙江省水利河口研究院, 浙江杭州 310020;

2. 浙江大学水工结构与水环境研究所, 浙江杭州 310058

基金项目: 浙江省重点科技创新团队项目(2010R50035);浙江省博士后科研资助项目(Bsh1401035)

作者简介:
陈一帆(1987-), 男, 浙江浦江人, 博士后, 主要从事水力学与河流动力学方面研究.E-mail:zjucoolboy@163.com

通讯作者: 程伟平, E-mail:chengweiping@zju.edu.cn

收稿日期: 2014-02-13
刊出日期: 2014-11-25

中图分类号: TV122

关键词:

最小二乘法

摘要: 为解决河网水情动态系统的数据同化问题,将水情量测数据作为内边界条件,建立了一个基于误差最小二乘原理的河网水情数据同化耦合模型.同时,为了有效控制水情状态变量的校正程度,避免因校正过度而破坏河网系统的水量平衡关系,构建了一个能有效控制及平衡各量测变量校正程度的权重矩阵.通过模拟算例和实例应用,系统检验了模型在河网水情仿真与预报中的实时校正能力,并得到了理想的结果.结果表明:模型理论完备、构建简便、数据同化可控性好,能够有效地进行河网水情动态系统的数据同化,提高河网水情仿真与预报的精度.

English Abstract

陈一帆, 程伟平, 徐庆华, 万晓丽. 一个稳健的河网水情数据同化耦合模型[J]. 水科学进展, 2014, 25(6): 842-847.

引用本文:

陈一帆, 程伟平, 徐庆华, 万晓丽. 一个稳健的河网水情数据同化耦合模型[J]. 水科学进展, 2014, 25(6): 842-847.

CHEN Yifan, CHENG Weiping, XU Qinghua, WAN Xiaoli. A robust data-assimilation model for river network system[J]. Advances in Water Science, 2014, 25(6): 842-847.

Citation:

CHEN Yifan, CHENG Weiping, XU Qinghua, WAN Xiaoli. A robust data-assimilation model for river network system[J]. Advances in Water Science, 2014, 25(6): 842-847.

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