基于历史数据挖掘的洪水预报实时校正方法

实时校正是提高洪水预报精度的最后一道屏障，是洪水预报的重要组成部分。针对洪水过程和洪水要素修正效果差的问题，以横江-屯溪以上流域为例，在选取历史洪水数据的降雨径流序列和洪水特征值的基础上，建立了暴雨洪水特征数据库，提出了一种结合卡尔曼滤波和K近邻节点算法的联合实时校正方法。结果表明，与未经修正的模型和单一修正方法相比，组合实时修正方法在洪水预报过程中更有效地减小了洪峰预报误差、洪量预报误差和洪峰时间误差，在6h及以下的预报时段仍能保持较好的稳定性和准确性。该方法对提高中小河流洪水预报精度、有效预警、防灾减灾具有重要作用，对区域洪水特征研究具有一定的参考价值。