【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于灾害预警
，具体地说，是涉及一种基于扩展卡尔曼滤波的风暴潮灾害预警方法。
技术介绍
我国是受风暴潮影响最为严重的国家之一，我国沿海大部分地区均受到过不同程度的风暴潮影响。随着全球气候变暖和海平面的升高，风暴潮灾害的危害性也有着不断增加的趋势。改革开放以来，我国的经济得到了持续快速的发展，尤其是沿海地区，经济发展水平一直位于前列，这也导致了沿海地区更容易受到风暴潮灾害的影响并造成较大损失。建国以来，我国已建成了较为完善的各类自然灾害监测系统，目前各国研究人员也开始建立对风暴潮灾害预测体系，为防灾提供依据，但是，一旦发生了灾害，由于灾害预报的精度及存在的客观困难导致预防措施不是那么完善，灾害造成经济损失甚至人员伤亡是无法完全避免的，目前还没有一种对风暴潮灾害预警方法，能够对风暴潮灾害造成的损失进行预警，以给抗灾救灾部门提供分析指导，以辅助提前部署好救援准备。
技术实现思路
本专利技术为了解决目前缺乏对风暴潮灾害造成的损失进行预警的问题，提出了一种基于扩展卡尔曼滤波的风暴潮灾害预警方法，可以解决上述问题。为了解决上述技术问题，本专利技术采用以下技术方案...
【技术保护点】
一种基于扩展卡尔曼滤波的风暴潮灾害预警方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)、建立风暴潮灾害指标预警概念模型；(2)、确定扩展卡尔曼滤波模型的数据来源，并对数据进行初步的筛选；(3)、确定扩展卡尔曼滤波模型的状态转移方程和观测向量转移方程；(4)、建立扩展卡尔曼滤波模型，将步骤(2)中筛选后的数据输入至扩展卡尔曼滤波模型中，进行迭代运算，并输出预测结果。
【技术特征摘要】
1.一种基于扩展卡尔曼滤波的风暴潮灾害预警方法，其特征在于，包括以下步骤：(1)、建立风暴潮灾害指标预警概念模型；(2)、确定扩展卡尔曼滤波模型的数据来源，并对数据进行初步的筛选；(3)、确定扩展卡尔曼滤波模型的状态转移方程和观测向量转移方程；(4)、建立扩展卡尔曼滤波模型，将步骤(2)中筛选后的数据输入至扩展卡尔曼滤波模型中，进行迭代运算，并输出预测结果。2.根据权利要求1所述的基于扩展卡尔曼滤波的风暴潮灾害预警方法，其特征在于，步骤(1)中所述风暴潮灾害指标预警概念模型包括：将产生风暴潮灾害的影响因素确定为三种，分别是最大增水值、超过警戒水位值、平均坡度，预测指标确定为两种，分别是死亡人数、直接经济损失，其中，平均坡度的计算方法为：对风暴潮登陆地点附近的海岸线随机选取10个检测点，分别在每个检测点的向岸方向做海岸线的垂线，在垂线方向距离海岸线1千米和2千米位置分别读取海拔高度值，最后对10组数据取平均值，即分别得到距离海岸线1千米处的平均海拔高度h1和距离海岸线2千米处的平均海拔高度h2，根据这两个平均海拔高度，即可分别算出距海岸线1千米和2千米处的平均坡度正切值，再将这两个正切值数据进行平均计算，即可得到该地点坡度的平均正切值，用这个平均正切值作为风暴潮登陆地点的平均坡度。3.根据权利要求2所述的基...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘强，杨硕，魏振华，管理，
申请(专利权)人：中国海洋大学，
类型：发明
国别省市：山东;37
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