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龙图腾网获悉水利部交通运输部国家能源局南京水利科学研究院申请的专利一种多因素相互作用的潮汐河段多重修正及预报方法获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN117972974B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-07-18发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202311475052.X，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权一种多因素相互作用的潮汐河段多重修正及预报方法是由夏明嫣;张帆一;夏云峰;孔俊;闻云呈设计研发完成，并于2023-11-08向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种多因素相互作用的潮汐河段多重修正及预报方法在说明书摘要公布了：本发明提供了一种多因素相互作用的潮汐河段多重修正及预报方法，包括：获取模型构建数据；将背景风压气象资料与梯度风场按照权重系数叠加，重构模型风速、气压场；根据上游径流影响参数对来流传播时间进行推算，预估未来条件下的模型进口流量；基于调和分析方法获取模型开边界潮位序列；根据各参数构建二维水动力数学模型；将基于相关系数的集合卡尔曼滤波算法与数学模型进行耦合嵌套，根据实测的潮汐河段实测潮位数据动态修正数学模型的初始状态，得到一次校正后的预报模型；采用自回归的方法进行修正潮汐河段关键站点潮位预报结果，并重构预报模型的预报潮位场，二次校正模型预报成果。本发明能够提供较为准确的预报成果。

本发明授权一种多因素相互作用的潮汐河段多重修正及预报方法在权利要求书中公布了：1.一种多因素相互作用的潮汐河段多重修正及预报方法，其特征在于，包括： 获取模型构建数据；所述模型构建数据包括：上游径流影响参数、开边界天文潮影响参数、台风影响参数、模型地形数据和潮汐河段潮位数据； 根据所述台风影响参数将背景风压气象资料与梯度风场按照权重系数叠加，重构模型风速、气压场； 根据所述上游径流影响参数对来流传播时间进行推算，预估未来条件下的模型进口流量； 基于调和分析方法，根据所述开边界天文潮影响参数确定模型开边界潮位序列； 根据所述模型风速、气压场、所述模型进口流量、所述模型开边界潮位序列和模型地形数据构建上游径流、风暴潮、天文潮影响下的潮汐河段潮位预报二维水动力数学模型； 将基于相关系数的集合卡尔曼滤波算法与所述潮汐河段潮位预报二维水动力数学模型进行耦合嵌套，并根据实测的潮汐河段潮位数据动态修正所述潮汐河段潮位预报二维水动力数学模型的初始状态，得到一次校正后的预报模型； 采用自回归的方法修正潮汐河段关键站点潮位预报结果，并重构预报模型的预报潮位场，二次校正模型预报成果； 所述上游径流影响参数包括：上游多源站点、模型上游边界历史和实测流量序列；所述开边界天文潮影响参数包括开边界附近调和常数和历史潮位序列；所述台风影响参数包括大范围风速、气压场资料及实测及预报台风中心气压、最大风速资料；所述地形资料包括覆盖模型范围的岸线、水下地形数据；所述潮汐河段潮位资料包括潮汐河段关键站点历史、实时潮位序列； 所述相关系数的公式为：其中，下标j为时间序列编号；上标s和ob分别表示模拟值和观测值，和分别为Cs和Cob的平均值； 采用自回归的方法修正潮汐河段关键站点潮位预报结果，并重构预报模型的预报潮位场，二次校正模型预报成果，包括： 假设水动力模型模拟的关键站点水位相对于实测水位的模型误差序列为Δηt，并采用自回归模型对模型误差序列Δηt进行建模；所述模型误差序列的表达式为：其中，εt为白噪声扰动；o为模型阶数；φi为自回归系数； 获得修正后的潮汐河段沿线关键站点误差序列后，根据与站点距离分段插值至全场，得到二次校正后的多因素条件下潮汐河段潮位预报成果场； 所述调和分析方法的表达式为： 其中，为t时刻的潮位预报值；A0为从某基准面算起的平均海平面高度；fi为第i个分潮的交点因子；Hi为第i个分潮的振幅；σi为分潮角速度；v0+ui为分潮的天文初相角；gi为分潮迟角；i为分潮编号；N为分潮总数； 构建得到的上游径流、风暴潮、天文潮影响下的潮汐河段潮位预报二维水动力数学模型的方程如下： 动量方程为： 式中，t表示时间，x和y表示水平面内互相垂直的两个方向上的坐标，ζ为从平均海平面起算的水位高度，U和V分别表示x和y两个方向上的垂向积分平均流速，H为总水深，f为科氏力系数，ρ0为水的密度，Dx和Dy以代表紊动扩散项在x和y方向的分量，ps为大气压力项，τsx和τsy表示表面风应力的x和y分量，其中风应力的计算公式为： τ＝ρaCd|U10|U10； 式中，ρa为大气的密度，Cd为风拖曳系数，U10为海表10m风速。

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