利用卡尔曼滤波校准方法估算区域降水量
不同校准方法检验雷达定量估测降水的效果对比
分法对 区域降水量进行校准后指出变分法校准效果 量 。文 中所用 资料 经过 去 除 地 物杂 波 和超 折 射 回波 较优 ， 提高 雷 达 定 量 测 量 区域 降水 量 精 度 的 一 种 等 非气象 杂波 的质 量控制 Ｊ 是 。 较理 想 的方 案 。而 尹 中海 等 ¨ 指 出 ， 着 观 测 次数 １ １ 雷 达 ｚ一 关 系估测 降水 精度 随 ． ， 的增加 ， 卡尔曼滤波校 准方法估算 降水量的精度不 天津雷达为 ＣＮ Ａ Ｉ Ｒ Ｄ— Ａ型， 降水算法完全 Ｓ 其 断提 高 。何宇翔 等 则 在对 比分 析 了不 同校准 方法 采用 美 国 ＷＳ 一 ８ 雷达 的降 水算 法 ， 测 降 水 默 Ｒ ８Ｄ 估 ， ０ １ 关 的估 测效 果 后 指 出 ， 合 校 准 法 和最 优插 值 校 准 法 认 ｚ一 关 系为 Ｚ＝３０×Ｉ加。基 于 此 ｚ一， 系 估 联 得出的降水量计算精度最高 。但上述研究多是 以只 确定 ｚ一， 系 或 只基 于 雨量计 在点 上 的测量对 雷达 关 降水估测进行校准 ； 而先建立适用本地 的ｚ一 关系， ， 同时应用不同校准方法进行降水估测的研究较少。 本文 在对 雷 达 基 数 据 质量 控 制 的 基 础 上 ， 用 采
降水类型 ， 建立适 用本地 的雷达 ｚ— Ｊ关系。经 实际应用检验 ， 混降水类型 ｚ—ｊ 系具 实用性 。在 天津本地化 ｚ— 积 关 关 系基础
上， 通过 了对 比分析 ６种不 同校准方法在天津夏季降水估测 中的检验 效果。结果表 明 ： ，关 系校 准法和 最大集成 法对 降水 ｚ一 的估测偏 高， 误差较 大； 最优 插值 法的估测精度 最 高， 平均 绝对误差 和均方根误 差最 小； 但计 算不 同校 准方 法与 实况相 关性表
雷达定量估测不同类型降水
雷达定量估测不同类型降水
雷达定量估测不同类型降水
利用2002、2003年自记雨量资料及相应的雷达体扫资料,用最优化法统计得出福建中北部不同区域不同降水类型的z-I关系,并将统计结果用于2005年、2006年的降水估测.同时利用实时雨量资料采用卡尔曼最优(卡尔曼滤波+最优插值)、变分等估测方法进行实时雨量校正,用福建北部武夷山九曲溪流域雨量计检验校正后的雨量值,并对上述几种方法的点及面的估测结果进行比较.结果表明:卡尔曼最优法及100 km 距离范围内的最优化法对站点及面平均降雨量估测误差最小,Z=300I1.4估测的误差最大.
作者：陈秋萍刘锦绣余建华杨林增夏文梅 Chen Qiuping Liu Jinxiu Yu Jianhua Yang Linzeng Xia Wenmei 作者单位：陈秋萍,刘锦绣,Chen Qiuping,Liu Jinxiu(福建省气象台,福州,350001) 余建华,杨林增,Yu Jianhua,Yang Linzeng(福建省建阳雷达站,建阳,354200)
夏文梅,Xia Wenmei(江苏省气象科学研究所,南京,210008)
刊名：气象科技 PKU英文刊名：METEOROLOGICAL SCIENCE AND TECHNOLOGY 年，卷(期)：2008 36(2) 分类号：P4 关键词：雷达定量估测降水。
卡尔曼滤波预测值
卡尔曼滤波预测值卡尔曼滤波（Kalman Filter）是一种用于估计系统状态的算法，常用于预测和控制问题中。
它基于贝叶斯概率理论和随机过程的理论，能够通过观测数据来估计系统的状态并进行预测。
本文将介绍卡尔曼滤波预测值的原理和应用。
一、卡尔曼滤波原理卡尔曼滤波的核心思想是通过当前时刻的观测值和之前的状态估计值，来计算当前时刻的状态估计值。
它基于两个基本假设：系统的状态变化是线性的，观测值和状态之间存在线性关系。
在实际应用中，如果系统的状态变化不是线性的，可以通过线性化的方法来近似处理。
卡尔曼滤波的过程包括两个步骤：预测和校正。
预测步骤根据系统的动态模型和当前时刻的状态估计值，计算出下一个时刻的状态预测值和协方差矩阵。
校正步骤根据当前时刻的观测值和预测值之间的差异，以及观测噪声和系统噪声的方差，计算出当前时刻的状态估计值和协方差矩阵。
通过不断迭代这两个步骤，可以得到连续时刻的状态估计值和协方差矩阵。
二、卡尔曼滤波的应用卡尔曼滤波广泛应用于各种领域，如航天、导航、无人机、机器人、金融等。
下面以无人机的飞行控制为例，介绍卡尔曼滤波的应用。
无人机的飞行控制需要准确的姿态信息，而传感器测量的姿态信息存在噪声和误差。
卡尔曼滤波可以通过融合多个传感器的观测值，来估计无人机的姿态，提高姿态估计的准确性。
无人机的姿态可以通过加速度计和陀螺仪来测量。
加速度计测量的是无人机在三个轴向的加速度，通过积分可以得到速度和位移。
陀螺仪测量的是无人机在三个轴向的角速度，通过积分可以得到角度。
但是，由于加速度计存在重力加速度和传感器误差，陀螺仪存在漂移误差，单独使用这两种传感器的测量结果无法准确估计无人机的姿态。
卡尔曼滤波可以融合加速度计和陀螺仪的测量值，通过预测和校正的过程，得到更准确的姿态估计值。
预测步骤根据陀螺仪的测量值和之前的姿态估计值，计算出下一个时刻的姿态预测值和协方差矩阵。
校正步骤根据加速度计的测量值和预测值之间的差异，以及传感器噪声和系统噪声的方差，计算出当前时刻的姿态估计值和协方差矩阵。
GNSS技术在地形测量中的滤波与平差方法
GNSS技术在地形测量中的滤波与平差方法随着信息技术的快速发展，全球导航卫星系统（GNSS）成为现代测量领域中不可或缺的工具。
GNSS技术以其高精度、高效率的特点，广泛应用于地形测量中。
在地形测量中，正确处理GNSS数据的滤波与平差方法对于提高测量精度至关重要。
本文将探讨GNSS技术在地形测量中的滤波与平差方法。
一、滤波方法滤波是GNSS技术中重要的数据处理方法，它通过滤除或减小GNSS测量数据中的误差和干扰，提高测量结果的精度。
常用的滤波方法有卡尔曼滤波和粒子滤波。
卡尔曼滤波是一种基于状态空间模型的滤波算法，它通过利用历史观测值和预测模型，对当前状态进行最优估计。
在地形测量中，卡尔曼滤波能够对GNSS观测数据进行实时滤波处理，提高测量结果的准确性和稳定性。
粒子滤波是一种基于蒙特卡洛方法的滤波算法，它通过生成一组粒子来近似目标状态的概率密度函数。
在地形测量中，粒子滤波可以应用于GNSS数据的非线性滤波问题，有效解决非线性系统中的滤波和估计问题。
二、平差方法平差是GNSS技术中常用的数据处理方法，它通过最小二乘法对GNSS观测数据进行精确的加权平均处理，得到更可靠的测量结果。
常用的平差方法有最小二乘平差和递归最小二乘平差。
最小二乘平差是一种通过最小化观测残差的平方和，求得未知数的最优估计值的方法。
在地形测量中，最小二乘平差可以对GNSS观测数据进行全面和精确的处理，提高测量结果的可靠性。
递归最小二乘平差是一种通过递归计算观测值的平差结果，得到更准确的测量结果的方法。
在地形测量中，递归最小二乘平差可以应用于GNSS数据的连续动态观测，提高测量结果的稳定性和实时性。
三、滤波与平差方法的应用GNSS技术的滤波与平差方法在地形测量中有广泛的应用。
例如，在数字高程模型（DEM）的生成过程中，可以利用GNSS技术获取地面的高程数据，并通过滤波与平差方法对数据进行处理，得到高精度的DEM。
这可以应用于地理信息系统（GIS）、城市规划和环境管理等领域。
卡尔曼滤波法在西峰雷达估测降水中的应用
交汇处。境 内在镇原和西峰交界处的巴家咀水库属 全国 １ ２座重 点拦 泥水库 之一 ， 被誉 为黄 土高原 第一 坝 ， 是 黄 土 高 原 上 集 防洪 、蓄水 、 电 、 溉 、 它 发 灌 供 水、 旅游等为一体的大 型综合型水利工程。降水是 水 库蓄水 的重要 来源 ， 于 １ 降雨过 程 ， 对 次 降雨 的时 空分布特征是对于我们了解水库 的水情 、 蓄位、 洪水 预报以及对工农业生产影响都具有重要 的参 考价 值 … 。但 是仅 靠 分 布 在 广 阔地 域 上 稀 疏 的 气 象 站 的雨量计资料是远远不够 的。近年来 ， 有许多学者 利用较先进的多普勒雷达资料对雷达在定量估测降 水 中 的应 用做 了大 量 的研 究 工作 ， 降水 预 报 为 提供了新 的思路。本文将雨量计资料和雷达资料相 结 合 ， 雨量 计 的准确 测 值 通 过 卡尔 曼 滤 波法 来 实 用 时校准 雷达 的测量 结 果 ， 而 发挥 雷 达 和雨 量 计 各 从 自的优势， 为更准确 的预报预测整个 巴家咀水库流 域 的降水量提供更为精确的依据。
优点 ， 弥补不足 ， 从而达到提高区域降水量探测精度
的 目的。
它 的优 点首先 是 在 有 雨 量计 的地 区 ， 样本 在 时 间上是连续的 ， 其次它测量的是降到地面的降水 ， 是
收 稿 日期 ：０ ７—０ ２０ ９—１ ； 回 日期 ：０ ８一 １ １ ３改 ２０ Ｏ —１
基金项 目： 甘肃省 气象局 ２０ ０ ７年青年科技开发基金资助 作者简介 ： （９７一 ， ， 徐燕 １７ ） 女 宁夏固原人 ， 助理工程师， 主要从事中短期天气预报工作和预报方法的开发应用． ｍ ｉ ｑｘｙｎ １＠１３１ｍ Ｅ— ａ ： ｕａ ４ ６ ．ｏ ｌｙ ４ ３
雷达定量降水估计常用方法介绍
B
%
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B-g$ ?-
$$
通过校准后得到的估测场则为
6 @Ag? @A c%
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平均降准法较单点校准法降低了随机误差精度上
有所提高但 该 方 法 无 法 体 现 降 水 梯 度 分 布 误 差 仍 然
较大 (&( 卡尔曼滤波法3
引入一个随时间动态变化的订正因子 >将前一时刻
(&$ 单点校准法
假设一个初始 f2J关系式根据该关系式得到雷达观
测降水的初估场 K ^H 将观测区内雨量计观测值记为
G则可得到观测区内的校准因子 "为
%g6?
'
而订正后的雷达估测场可由下式得到
6 @Ag? @A c%
$%
因单点雨量计具有较大的局限性由此得到的雷达观
该方法校准的雷达观测值降水分布更加准确且该方法适
用于绝大部分场景
(展望
雷达定量降水估计因其具有高时空分辨率的特点且
能够快速获得大范围降雨资料在降雨监测方面具有广泛
运用的潜力 随着监测降水的不断深入研究雷达定量降
水估计的方法不断优化利用雷达进行定量降水估计具有
广泛的应用前景
水文气象领域的研究一直是非常复杂的雷达定量降
;&<=1-,'+:<E<:&e9<-=/=<=/[;I:;,/I/=<=/@-&f2J:;?<=/@-
44降水是水文循环的基本要素之一 区域洪涝灾害受
降水强度的直接影响研究降水时空间变化能够有效减
少洪涝灾害带来的影响 利用雨量计进行降水监测具有
单点精度高的优势但是其难以反映区域降水的时空分
9:'0-+40+9D/-8:<E<:=@C@-/=@:I:;,/I/=<=/@- ,<- \9/,.?H@F=</- <A/E;:<-8;@>:</-><??/->@:C<=/@-&O;,<9D;@>/=D <E[<-=<8;D@>B/8B =;CI@:<?<-E DI<=/<?:;D@?9=/@-"\9<-=/=<=/[;I:;,/I/=<=/@- ;D=/C<=/@- B<D8:<E9<??HF;;- <II?/;E =@:</-><??C@-/2 =@:/-8F9D/-;DD&QB/DI<I;:/-=:@E9,;DD;[;:<?:<E<:\9<-=/=<=/[;I:;,/I/=<=/@- ;D=/C<=/@- C;=B@ED,@CC@-?H9D;E /- F9D/-;DD>:@C =A@<DI;,=D+f2J:;?<=/@-DB/I C;=B@E <-E :<E<::</- 8<98;+@/-=;D=/C<=/@- C;=B@E&
基于卡尔曼滤波的中国区域气温和降水的多模式集成预报
基于卡尔曼滤波的中国区域气温和降水的多模式集成预报智协飞;黄闻【摘要】Based on the data from the TIGGE datasets of European Centre for Medium-Range Weather Forecasts (ECMWF), Japan Meteorological Agency (JMA), National Centers for Environmental Prediction (NCEP), China Meteorological Administration (CMA) and United Kingdom Met Office (UKMO), the Kalman filter method was applied to conduct multimodel ensemble forecasts of the surface air temperature and precipitation.The results showthat the multimodel ensemble forecasts by using Kalman filter are superior to those of the bias-removed ensemble mean (BREM) and other individual models.However, the forecast results of Kalman filter method vary for different meteorological elements and different forecast lead times. For the surface air temperature forecast in China, Kalman filter method shows the best forecast capability while for the precipitation forecast, it has a higher TS score than the BREM.However, with longer forecast lead time, the TS scores for heavy rains are approximately equivalent to those of the best individual model UKMO.So the Kalman filter method does not improve the forecast capability of heavy rains significantly.To sum up, the root mean square error (RMSE) of surface air temperature and precipitation forecasts based on Kalman filter is the smallest among those of the multimodel ensemble forecasts and each individual model forecasts.%利用TIGGE资料集下欧洲中期天气预报中心(ECMWF) 、日本气象厅 (JMA) 、美国国家环境预报中心 (NCEP) 、中国气象局(CMA) 和英国气象局 (UKMO) 5个模式预报的结果, 对基于卡尔曼滤波的气温和降水的多模式集成预报进行研究.结果表明, 卡尔曼滤波方法的预报效果优于消除偏差集合平均 (BREM) 和单模式的预报, 但是对于地面气温和降水, 其预报效果也存在一定的差异.在中国区域2 m气温的预报中, 卡尔曼滤波的预报结果最优.而对于24 h累积降水预报, 尽管卡尔曼滤波在所有量级下的TS评分均优于BREM, 但随着预报时效增加, 其在大雨及以上量级的TS评分跟最佳单模式UKMO预报相当, 改进效果不明显.卡尔曼滤波在地面气温和24 h累积降水每个预报时效下的均方根误差均最优, 预报效果更佳且稳定.【期刊名称】《大气科学学报》【年(卷),期】2019(042)002【总页数】10页(P197-206)【关键词】卡尔曼滤波;消除偏差集合平均;多模式集成预报;TIGGE【作者】智协飞;黄闻【作者单位】南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心/气象灾害教育部重点实验室/大气科学学院,江苏南京 210044;南京大气科学联合研究中心,江苏南京 210008;南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心/气象灾害教育部重点实验室/大气科学学院,江苏南京 210044【正文语种】中文近年来,数值天气预报及其释用技术迅速发展,其在天气预报中的地位也越来越高,并且其发展方向也由单一确定性预报转向了集合数值预报(王太微和陈德辉,2007)。
卡尔曼滤波算法-数据同化的经典算法
在现代科学和工程领域中，我们经常需要处理大量的数据，以便进行预测、估计或控制。
然而，由于各种原因，真实的数据通常是不完整或带有噪声的。
为了更好地利用这些数据，我们需要一些有效的方法来处理这些不完整和带有噪声的数据。
卡尔曼滤波算法就是这样一种能够有效处理不完整和带有噪声数据的经典算法。
二、卡尔曼滤波算法的基本原理卡尔曼滤波算法是一种用于实时估计系统状态的算法，它最初是由Rudolf E. Kálmán在1960年提出的。
该算法通过一系列线性动态系统方程和观测方程，将系统的状态进行更新和校正，从而得到更精确的状态估计。
三、卡尔曼滤波算法的数学模型1. 状态方程在卡尔曼滤波算法中，通常假设系统的状态具有线性动态变化，并且满足高斯分布。
系统的状态方程可以用如下形式表示：x(k+1) = Ax(k) + Bu(k) + w(k)其中，x(k)表示系统在时刻k的状态，A表示状态转移矩阵，B 表示外部控制输入矩阵，u(k)表示外部控制输入，w(k)表示系统状态的噪声，通常假设为高斯分布。
2. 观测方程观测方程用于描述系统的测量值与状态之间的关系，通常可以表z(k) = Hx(k) + v(k)其中，z(k)表示系统在时刻k的观测值，H表示观测矩阵，v(k)表示观测噪声，也通常假设为高斯分布。
四、卡尔曼滤波算法的基本步骤卡尔曼滤波算法的基本步骤包括预测和更新两个步骤：1. 预测步骤预测步骤用于根据上一时刻的状态估计和外部控制输入，预测系统在当前时刻的状态。
预测步骤可以用如下公式表示：x^(k|k-1) = Ax^(k-1|k-1) + Bu(k)P(k|k-1) = AP(k-1|k-1)A^T + Q其中，x^(k|k-1)表示时刻k的状态的预测值，P(k|k-1)表示状态预测值的协方差矩阵，Q表示状态噪声的协方差矩阵。
2. 更新步骤更新步骤用于根据当前时刻的观测值，对预测得到的状态进行校正。
卡尔曼滤波估计算法
卡尔曼滤波估计算法卡尔曼滤波是一种统计估计算法，用于对线性动态系统进行状态估计。
它是由当时的航空工程师Rudolf E. Kalman于1960年所提出的，并被广泛应用于航天、导航、自动控制等领域。
卡尔曼滤波算法的核心思想是通过利用系统的已知模型和传感器的测量结果，不断对系统状态进行估计和修正。
它通过最小化状态估计值与实际值之间的均方误差，达到对系统状态的精确估计。
卡尔曼滤波算法包含两个基本步骤：预测和校正。
预测步骤：在预测步骤中，根据系统的数学模型和上一时刻的状态估计值，计算当前时刻的状态预测值。
卡尔曼滤波假设状态的变化是线性的，并用状态转移矩阵描述系统的状态演化。
状态转移矩阵描述了系统状态在不同时刻之间的演化关系。
状态预测值是通过状态转移矩阵和上一时刻的状态估计值相乘得到的。
同时，预测过程也会估计预测误差协方差，该协方差矩阵描述了状态估计与实际状态之间的差异。
校正步骤：在校正步骤中，将传感器获得的实际测量值与状态预测值进行比较。
考虑到传感器误差，通过测量矩阵来转化预测的状态，并计算误差协方差矩阵。
测量矩阵描述了状态到观测之间的映射关系。
最后，通过计算卡尔曼增益，将预测值与实际测量值进行加权平均，得到修正后的状态估计值。
卡尔曼增益可以看作是一个衡量预测值与测量值之间权重的因子。
卡尔曼滤波算法的核心思想是不断迭代，通过预测和校正步骤，逐渐逼近真实状态。
通过对系统的状态进行估计，可以对系统的行为进行预测和控制。
总结起来，卡尔曼滤波算法通过利用系统模型和测量结果，不断迭代预测和校正步骤，对系统状态进行估计。
它在处理线性系统和高斯噪声的情况下，具有较好的估计性能。
卡尔曼滤波的估计算法被广泛应用于导航系统、自动驾驶、航天控制、目标跟踪等领域，并且在实际应用中得到了验证和改进。
其简洁、高效的特点使其成为状态估计问题的重要手段之一。
雷达气象学之第二章(雷达定量测量降水)
国家级地面基准气候站、基本气象站、一般气象站、 高空气象站等构建了中国气象观测的基本框架。
基准气候站： 基本气象站： 一般气象站： 高空气象站：
143个 685个 1588个 120个
• 雷达却能估计雷达扫描范围内各点的雨强 和一定区域上的雨量分布和总雨量、且可 以及时地取得大面积定量的降水资料。
• 对于 vDj 在静止大气中的下落末速度，根 据理论分析和实测资料，它和雨滴直径的
关系一般可用下式表示：
v Dj c2Dj
常数,一般分别为1300\0.5
详细参见教材P171-173
• 我们首先假设： （1）降水例子是均匀分布的，不随时间而
变，且雨滴谱可用经验公式表示；
（2）近地面垂直气流很弱，可忽略不计；
令雷达常数
:
C
3PtG 2h
1024 ln 22
K
2
Pr
c r2
Z
说明若回波功率相同，则回波强度Z 随距离的平方而增加，即近距离的z 小，远距离的Z大；同理，若不同距 离处的回波强度相同，则近距离的回 波功率比远距离的要大，它们的回波 功率随距离的平方而减少. 距离订正！
二、Z-I关系
•
根据反射率因子的定义：Z
• 所谓气候Z-I关系，就是一些影响Z-I 关系的不 稳定因素，如滴谱时空变化，雷达参数不稳定等 作气候平均，排除随机性，只考虑其平均情况。
• 若该地区内各点的平均降水强度基本相等，则称 该地区为气候平均的，显然，气候平均只适用于 这样的气候均匀区域。
七、影响气候Z-I关系的因素
• 主要有四个因素： 1、距离R： 当R变大时，雷达波束有效照射体变大使Z
系式中的A和b值，直到CTF达到最小为止。
卡尔曼滤波soc估算模型
卡尔曼滤波soc估算模型
一、简介
卡尔曼滤波(Kalman Filter)是一种用于状态估计和参数估计的经典算法。
它可以将模型和观测量结合起来，从而产生一个更精确的估计结果。
卡尔曼滤波的目标是在一系列模型参数的不断变化中估算系统参数，并连续地更新这些参数。
二、soc估算模型
1、soc估算模型的基本原理
Soc估算模型是卡尔曼滤波的一种变体，它可以有效地解决模型参数的不确定性问题。
soc估算模型利用状态估计和卡尔曼滤波的优势，将不确定参数融入其中，以获得更准确的估计结果。
soc估算模型的基本原理是：将系统状态估计作为输入，利用soc 估算方程，依据动态系统的特定参数和观测量，迭代更新状态估计，最后得到系统状态的尽可能准确的估计，即为soc估算模型的核心。
2、soc估算模型的应用范围
soc估算模型可以用于不确定参数的系统状态估计，其应用范围包括室内室外室温度控制，机器人控制，传感器数据处理，飞行器控制等。
soc估算模型可以有效提高系统状态估计的精度，同时也可以降低模型不确定性所带来的影响。
- 1 -。
关于智慧水利的认识与思考
关于智慧水利的认识与思考随着全球变化和经济社会的快速发展，我国水资源供需矛盾日益突出，极端水文事件频繁发生，严重威胁我国水安全、粮食安全及生态环境安全。
我国地域广阔，水系众多，水利工程点多、面广、量大，类型复杂，经济社会的快速发展对水资源安全和水利工程的安全高效运行提出了更高的要求。
水利部在2019年全国水利工作会议上提出，“水利工程补短板，水利工作强监管”是今后工作的总基调。
当前，传统水利已难以充分满足新时代经济社会发展所需的专业化、精细化、智能化的管理要求。
随着以云计算、Web2.0为标志的第三次信息技术浪潮的到来，以“感知、互联和智能”等为基本特点的大数据、物联网及其应用极大地改变了各个行业信息化服务的效率、易用性和行为范式。
水利信息化、现代化和智能化发展迎来了良好契机，发展智慧水利，正成为水利现代化，快速提升水资源效能的强力抓手和必然选择[1]。
近十多年来，国内一些地方开展了智慧流域、智慧水利等方面的探讨。
2018年中央一号文件明确提出要实施智慧农业林业水利工程；水利部提出的水利九大业务和水利监督业务需求，都是智慧水利的重要组成部分。
然而，当前一些地方对于智慧水利还缺乏较为系统的认识，部分地方的智慧水利工程还仅仅停留在信息管理系统平台和可视化等方面。
因此，有必要进一步厘清和明晰智慧水利的内涵、工作重点以及发展目标。
1智慧水利的概念1.1 智慧释义《说文解字》中记载：智者，从日从知，日知也，每日必有所知，则所知者厚。
慧者，从彗从心，心有尘则借彗以除之，心则保其清明。
《辞书》云：智慧是一种通过人脑思维的活动。
如人类对外界的资料所产生的记忆、计算、判断、决策、规划、学习、探索、推理等的各种处理能力。
智慧让人可以深刻地理解人、事、物、社会、宇宙、现状、过去、将来，拥有思考、分析、探求真理的能力。
因此，总体上来说，智慧是对事物能迅速、灵活、正确地理解和解决问题的能力，是一种辨析判断、发明创造的能力。
卡尔曼滤波估计值
卡尔曼滤波估计值
卡尔曼滤波是一种常用的状态估计方法，可以通过对测量值和状态值
进行加权平均来得到更准确的估计值。
卡尔曼滤波适用于线性系统，
并且要求系统的噪声满足高斯分布。
在卡尔曼滤波中，估计值是通过预测值和观测值进行加权平均得到的。
预测值是通过上一时刻的状态值和系统模型进行推算得到的，而观测
值是通过测量设备获得的实际物理量。
卡尔曼滤波将预测值和观测值
结合起来，通过加权平均得到新的估计值，从而得到更准确的系统状
态估计值。
在卡尔曼滤波中，预测和更新是两个重要的步骤。
预测步骤是根据上
一时刻的状态值和系统模型得到本时刻的状态预测值，同时也预测出
本时刻的测量值。
更新步骤是将预测值和测量值进行加权平均得到新
的估计值，从而更新系统状态，同时也更新卡尔曼滤波的协方差矩阵，用于评估估计值的精度。
卡尔曼滤波的优点是可以快速地得到系统状态的估计值，并且可以动
态地调整估计值的精度。
在实际应用中，卡尔曼滤波常用于机器人控制、导航、信号处理等领域，可以大大提高系统的精度和稳定性。
总之，卡尔曼滤波是一种常用的状态估计方法，可以通过对测量值和状态值进行加权平均得到更准确的估计值。
在实际应用中需要根据具体情况选择合适的模型和参数，以达到最优的估计效果。
基于卡尔曼滤波的中国区域气温和降水的多模式集成预报
" 南京大气科学联合研究中心"江苏 南京 !#"""+
联系人 !
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收稿 接受 !"#+!##!"+ "!"#+!#!!!# 国 家 自 然 科 学 基 金 资 助 项 目 % &#,(,#"&& '北 极 阁 开 放 研 究 基 金 南 京 大 气 科 学 联 合 研 究 中 心 % P67EM& 重 点 项 目 '江 苏 高 校 优 势 学 科 建 设 工 程 资 助项目% UEUR&
摘要%利用 资 @Y==G 料集下欧洲中期天气预报中心% G7N;J&*日本气象厅% 6NE&* 关键词 美国国家环境预报中心%P7GU&*中国气象局% 7NE& 和英国气象局% VHNW&, 个模式 卡尔曼滤波' 预报的结果"对基于卡尔曼滤波的气温和降水的多模式集成预报进行研究( 结果表明" 消除偏差集合平均' 卡尔曼滤波方法的预报效果优于消除偏差集合平均%?MGN&和单模式的预报"但是对 多模式集成预报' 于地面气温和降水"其预报效果也存在一定的差异( 在中国区域 ! C气温的预报中"卡 @Y==G 尔曼滤波的预报结果最优( 而对于 !& " 累积降水预报"尽管卡尔曼滤波在所有量级下 的 @F评分均优于 但随 ?MGN" 着预报时效增加"其在大雨及以上量级的 @F评分跟最 佳单模式 VHNW预报相当"改进效果不明显( 卡尔曼滤波在地面气温和 !& " 累积降 水每个预报时效下的均方根误差均最优"预报效果更佳且稳定(
基于改进卡尔曼滤波算法的雷达定量降雨估算
基于改进卡尔曼滤波算法的雷达定量降雨估算曲小康;芮小平;于雪涛;雷秋良【摘要】针对雷达定量降雨估算误差较大的问题,本文提出一种使用改进卡尔曼滤波对雷达估算值进行校准的方法.先确立G/R(自动气象站测量值/天气雷达估算值)校准因子模型,并应用普通卡尔曼滤波方法对G/R校准因子建立预测系统和测量系统,同时引入系统参数的校准过程和系统误差的自适应估计过程,动态调整卡尔曼滤波中各项参数值;最后将滤波后的G/R因子用于校正雷达定量降雨估算,得到较准确的降雨估算值.利用长春市天气雷达2015年8月19-20日和2016年月8月6-7日两次降雨过程的雷达产品和加密自动站逐小时的降雨资料,对卡尔曼滤波方法进行检验分析.结果表明:改进卡尔曼滤波和普通卡尔曼滤波校准后雷达降雨估算结果优于未校准的降雨估算结果,普通卡尔曼滤波方法和改进卡尔曼滤波方法的平均相对误差分别从0.6047减至0.3557和0.2645,从0.8052减至0.3096和0.1715,且改进算法效果优于普通卡尔曼滤波算法,校准后雷达降雨估算准确度明显提高.%To minimum the error of radar rainfall evaluation,an improved Kalman filter method was presented to calibrate the radar quantitative rainfall estimation (QRE).Firstly,the G/R (rain gauge rain rate/radar rain ratecalibration factor model was established.Secondly,the prediction and measurement system of G/R was set up based on the Kalman filter (KF).The calibration process of system parameters and adaptive estimation process of system error was introduced to adjust the parameters of KF dynamically.Thirdly,the G/R calibration ratio was used to correct radar quantitative rainfall estimation.The radar and rain gauge hourly rain data of two rain cases on 2015-08-19-20 and 2016-08-06-07 from Changchunwere used to test the efficiency of the proposed method.The results showed that the QRE result with KF calibration was better than that without calibration.And the average relative errors of two rain cases were reduced from 0.6047 to 0.3557 and 0.2645,from 0.8052 to 0.3096 and0.1715 by ordinary KF and improved KF respectively.Moreover,the improved KF was even better than the ordinary KF.【期刊名称】《中国农业气象》【年(卷),期】2017(038)007【总页数】9页(P417-425)【关键词】G/R校准因子;改进卡尔曼滤波;定量降雨估算;自适应估算【作者】曲小康;芮小平;于雪涛;雷秋良【作者单位】中国科学院大学资源与环境学院,北京100049;中国科学院大学资源与环境学院,北京100049;石家庄铁道大学交通运输学院,石家庄050043;中国农业科学院农业资源与农业区划研究所/农业部面源污染控制重点实验室,北京100081【正文语种】中文高时空分辨率的雷达定量降雨估算对暴雨、洪水等各种强对流天气引起气象灾害的监测及预警具有十分重要的意义。
称重雨量数据处理卡尔曼滤波应用
称重雨量数据处理卡尔曼滤波应用卢勇;卢会国;蒋娟萍;曼世超【摘要】降雨量的测量,目前业务上应用较为广泛的是翻斗式雨量计,它只能测降雨,对于冰雹、降雪等固态降水的测量采用人工观测为主,称重式雨量计与翻斗式雨量计相比,其优势在于能实现所有类型降水的全天候自动化观测.本研究随机选择了一天无降水数据确定了滤波参数Q和R(过程噪声方差和观测噪声方差),根据确定的滤波参数,随机选择了无降水(2016年4月3日)和有降水(2015年7月21日、2015年8月7日)日采用卡尔曼滤波,并结合翻斗雨量传感器数据进行验证,结果表明,本研究确定的滤波参数采用卡尔曼滤波后能够有效去除称重雨量中的噪声,使滤波后的曲线变得平稳光滑,减小了数据的抖动频率和误差.%The tipping-bucket rain-gauge is widely used in meteorological services at present to measure rainfall,which can only measure rainfall.For measuring hail,snow and other solid precipitation,the manual method is used paring with the tipping-bucket rain gauge,the advantage of the weighing rain gauge is to achieve the automatic observation of various types of precipitation.The study randomly selected a day without precipitation data to determine the filter function Q and R values,based on the determined filter parameters,randomly selected a non-precipitation day (3 April 2016) and two precipitation days (21 July2015,7 August 2015) using the Kalman filter,combined with tipping-bucket sensor data validation,the result shows that the filter parameters determined by using the Kalman filter can effectively remove the weighing rain noise,so that the filtered curvebecomes smooth and steady,and reduce the data frequency jitters and errors.【期刊名称】《气象科技》【年(卷),期】2017(045)004【总页数】6页(P590-595)【关键词】卡尔曼滤波;称重雨量;数据处理;去噪【作者】卢勇;卢会国;蒋娟萍;曼世超【作者单位】成都信息工程大学电子工程学院,成都610225;成都信息工程大学电子工程学院,成都610225;中国气象局大气探测重点开放实验室,成都610225;成都信息工程大学电子工程学院,成都610225;中国气象局大气探测重点开放实验室,成都610225;成都信息工程大学电子工程学院,成都610225【正文语种】中文【中图分类】P412水是生命之源，降水与人们的生活息息相关，它为天气分析、气候研究和气象防灾减灾提供了重要的基础资料和分析依据[1-3]。
利用卡尔曼滤波校准方法估算区域降水量
利用卡尔曼滤波校准方法估算区域降水量
尹忠海;张沛源
【期刊名称】《应用气象学报》
【年(卷),期】2005(016)002
【摘要】该文根据卡尔曼滤波校准方法估算区域降水量的原理,利用 "973"项目野外观测资料对2002年6月22日的一次降水过程进行了试验研究.结果表明:卡尔曼滤波校准方法能提高雷达定量估算区域降水量的精度,并能较好地反映雷达探测到的精细降水场结构;验证了随着观测次数的增加,卡尔曼滤波校准方法估算降水量的精度越来越高.
【总页数】7页(P213-219)
【作者】尹忠海;张沛源
【作者单位】中国气象科学研究院,北京,100081;北京大学大气科学系,北
京,100871;中国气象科学研究院,北京,100081
【正文语种】中文
【中图分类】P457.6
【相关文献】
1.基于分步校准的区域降水量估测方法研究 [J], 李建通;高守亭;郭林;刘晓阳;杨洪平;蔡义勇
2.用变分方法校准数字化天气雷达测定区域降水量基本原理和精度 [J], 张培昌;戴铁丕;伍志芳
3.校准天气雷达测定区域降水量的一种新方法 [J], 傅德胜
4.用变分方法校准天气雷达测定区域降水量的数值计算和精度分析 [J], 伍志方
5.估算舟山区域内台风降水量分布的一种方法 [J], 范其平;何宽科;李云;张伟红;朱持则;黄晓萍
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卡尔曼滤波方法在四川盆地面雨量预报中的应用
卡尔曼滤波方法在四川盆地面雨量预报中的应用
冯汉中;李万昌
【期刊名称】《高原山地气象研究》
【年(卷),期】2001(021)002
【摘要】本文用卡尔曼滤波方法释用ECMWF输出产品于四川盆地的面雨量预报。
研究结果表明：不对面雨量做任何形式的变换做为预报对象用0小时的ECMWF
输出资料进行面雨量的模拟结果最好。
用订正后的24-144小时ECMWF输出资
料于面雨量的预报结果表明，卡尔曼滤波方法对面雨量从无到有的转折性降雨预报具有参考价值。
【总页数】5页(P13-17)
【作者】冯汉中;李万昌
【作者单位】四川省气象台;四川省气象台
【正文语种】中文
【中图分类】P456.7
【相关文献】
1.卡尔曼滤波方法在温度分县预报中的应用 [J], 肖递祥
2.卡尔曼滤波方法在高温预报中的应用 [J], 黄旭;陈燕;童文林;李跃清
3.卡尔曼滤波方法在动力延伸预报产品释用中的应用 [J], 穆海振;徐家良
4.卡尔曼滤波方法在温度预报中的应用 [J], 方建刚
5.卡尔曼滤波方法在温湿度预报中的应用 [J], 韩曙晔;游性恬
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顺序卡尔曼滤波校准法雷达定量估测降水检验
顺序卡尔曼滤波校准法雷达定量估测降水检验梁卫芳;杨育强;林行;吴增茂;官莉【期刊名称】《气象》【年(卷),期】2008(0)S1【摘要】利用青岛市气象局多普勒天气雷达基数据和自动雨量计资料,对顺序卡尔曼滤波校准法进行定量估测降水的结果进行了大量样本和一个典型个例检验。
5.0mm.h-1以下的弱降水没有参与校准因子的计算,在弱降水、稳定性降水、对流性降水和混合性降水过程中的均方根误差分别为1.15mm、1.13mm、3.0mm和2.18mm,校准方案对克服弱回波情况下雷达资料的不确定性和自动雨量计数据的不确定性带来降水估测误差有良好的效果。
青岛的降水过程中,5.0～20.0mm.h-1降水的样本占有最高的比例,在校准因子计算时拥有较高的权重,该雨量档的误差也较小。
稳定性天气过程中,降水回波性质差异不大,校准效果最好。
滑动平均法是一个简单适用的雷达资料网格化方案。
【总页数】6页(P206-211)【关键词】多普勒天气雷达;顺序卡尔曼滤波校准法;滑动平均法;检验【作者】梁卫芳;杨育强;林行;吴增茂;官莉【作者单位】山东省青岛市气象局;中国海洋大学;南京信息工程大学【正文语种】中文【中图分类】P426.613【相关文献】1.变分法在校准雷达定量估测降水中的应用 [J], 邓雪娇;黄浩辉;吴兑2.不同校准方法检验雷达定量估测降水的效果对比 [J], 东高红;吕江津3.天气雷达定量降水估测不同校准方法的比较与应用 [J], 张亚萍;张勇;廖峻;邓承之;李晶4.变分技术在校准数字化天气雷达定量估测降水中的应用 [J], 王叶红;崔春光;赵玉春;闵爱荣5.京津冀夏季雷达定量降水估测的误差统计及定量气候校准 [J], 宋林烨;陈明轩;程丛兰;高峰;陈敏因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。