【技术实现步骤摘要】
基于多源卫星降水信息和产流约束校正的无资料地区洪水实时预报方法
本专利技术属于洪水实时预报
，涉及一种基于多源卫星降水信息和产流约束校正的无资料地区洪水实时预报方法。
技术介绍
洪水实时预报可有效减轻洪水造成的损失。由于降雨是驱动水文模型的首要信息，因此精确的降雨信息在洪水实时预报中起着至关重要的作用。目前，基于地面站观测的降雨信息被广泛应用于洪水预报。但是，我国河流众多，受投资资金、地形气候以及设备维护等条件限制，目前仍有很多地区无降雨监测站点。近年来，随着卫星遥感技术的迅猛发展，定量降雨分析技术为解决无资料地区洪水预报提供了新的思路。目前，全球多机构通过融合多源卫星传感器发布了多种卫星降水产品，且每种产品包含多个版本，因此卫星降水产品版本繁多且各有优劣。作为一种间接估测结果，卫星遥感估测降雨产品往往存在着系统误差和不确定性，其中近实时产品的误差尤为显著。即便如此，这仅有的近实时卫星降水产品对于无降雨资料地区是尤为可贵的，因为对于洪水实时预报而言，卫星降水产品的滞时长短直接影响洪水预报的预见期和时效性...
【技术保护点】
1.一种基于多源卫星降水信息和产流约束校正的无资料地区洪水实时预报方法，其特征在于，包括以下步骤：/n第一步，拆分流域出口流量组成，获得校正对象；/n流域尺度的水文模型表达为：/nQ＝f(P，E，X，θ) (1)/n其中，Q＝[Q
【技术特征摘要】
1.一种基于多源卫星降水信息和产流约束校正的无资料地区洪水实时预报方法，其特征在于，包括以下步骤：
第一步，拆分流域出口流量组成，获得校正对象；
流域尺度的水文模型表达为：
Q＝f(P，E，X，θ)(1)
其中，Q＝[Q1，Q2，Q3，…，Qm]T、P＝[P1，P2，P3，…，Pn]T、E＝[E1，E2，E3，…，Em]T和X＝[X1，X2，X3，…，Xm]T分别是流量、降雨、蒸散发和状态变量的时间序列，m和n分别是洪水事件和降雨事件的持续时间；Xi＝g1(P，E，X0，θ′)，其中P和E中元素个数为i；X0是此次洪水事件初始状态变量，从水文年的起始时间算起的；g1(·)是水文模型的子函数；θ是水文模型的参数向量，θ′是θ的子集；
产流量作为能够综合反映函数(1)中自变量的中间变量，数值上等于净雨，表达式为：
Ri＝f1(Ri，Ei，Xi，θ′)(2)
其中，Ri为i时段的产流量，f1(·)是水文模型的产流模块；由此，式(1)也可以表达为：
Q＝Q(R，θ)(3)
其中，R＝[R1，R2，R3，…，Rn]是产流量的时间序列；
当任一时段的降雨、蒸散发和流域状态变量驱动水文模型时，得到：
q·，i＝f(Pi，Ei，Xi，θ)(4)
其中，q·，i＝[q1，i，q2，i，q3，i，...，qm，i]T是水文模型对Ri的响应，即Ri在流域出口的流量过程；与从式(1)到式(3)的变形类似，式(4)做如下表达：
q·，i＝q(Ri，θ)(5)
其中，qj，i＝q(Ri，θ，j)；当i≥j时,q(Ri，θ，j)＝0；为校正Ri的误差，q·，i是校正对象；至此，如式(6)所示，流量过程被分解为q·，i，则：
第二步，采用多源卫星降水产品驱动水文模型后得到第一步获得的校正对象的多个序列，将多序列的最值形成的范围作为约束，进行产流约束校正和流量预报；
(1)约束
对于任一时段，有h种卫星降雨产品可供驱动水文模型，由此可得h种产流量，即进而得到h种水文模型对Ri的响应，即也就是有h种L，即L(1)，…，L(h)；据此获得产流约束校正所需的约束的上限和下限(L)，其表达式如式(8-9)所示：
(2)校正
Qo为流域出口断面的水文站观测流量，当有m′(m′≤n＜m)个流量观测值Qo时，也已知m′个时段的h种径流量，因此Qo做如下表示：
Qo＝L(m′×m′)A+ΔL(m′×m′)A′+ε(10)
其中，和L(m′×m′)分别是和L的前m’阶子阵；A′＝[α1，α2，...
【专利技术属性】
技术研发人员：窦延虹，叶磊，辛卓航，李昱，张弛，欧阳文宇，李晓阳，顾学志，
申请(专利权)人：大连理工大学，
类型：发明
国别省市：辽宁;21
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