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龙图腾网获悉大连理工大学申请的专利一种基于多层土壤湿度同化的分布式洪水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：CN121050001B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-03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：202511614802.6，技术领域涉及：G01W1/10；该发明授权一种基于多层土壤湿度同化的分布式洪水预报方法是由叶磊;赵亮;李晓阳;吕筱慧;欧阳文宇;初京刚;顾学志;马昊然设计研发完成，并于2025-11-06向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多层土壤湿度同化的分布式洪水预报方法在说明书摘要公布了：一种基于多层土壤湿度同化的分布式洪水预报方法，属于洪水预报领域。首先，构建分布式水文模型，将土壤剖面划分为表层、下层和深层三个具有不同特征的层次；其次，收集并处理遥感观测数据，包括空间尺度统一、单位统一、时间尺度统一及偏差校正四部分；最后，基于分布式水文模型构建多层土壤湿度数同化模块，采用集合卡尔曼滤波算法及卡尔曼增益推移方法，修正分布式水文模型表层与下层土壤湿度模拟误差，提高洪水预报精度。本发明通过将表层的卡尔曼增益推移到下层的方式，修正分布式水文模型场次洪水发生前的表层和下层土壤湿度状态，提高洪水预报的准确性和可靠性，能够有效减少模型土壤湿度模拟误差，为大中型流域防洪减灾提供技术支持。

本发明授权一种基于多层土壤湿度同化的分布式洪水预报方法在权利要求书中公布了：1.一种基于多层土壤湿度同化的分布式洪水预报方法，其特征在于，所述分布式洪水预报方法包括以下步骤： 步骤1，构建分布式水文模型；具体的： 根据研究流域的地形、土壤类型、植被覆盖、土地利用和水文气象资料，对流域进行网格化划分，建立分布式水文模型，为后续多层土壤湿度数据同化提供过程模拟与状态更新的基础框架；所述分布式水文模型将土壤剖面划分为表层、下层和深层三个具有不同特征的层次； 步骤2，收集并处理遥感观测数据； 遥感观测数据来源为土壤湿度数据集；通过预处理消除遥感观测数据与分布式水文模型模拟数据之间的系统误差； 步骤3，构建多层土壤湿度同化模块； 基于分布式水文模型构建多层土壤湿度数同化模块，采用集合卡尔曼滤波算法及卡尔曼增益推移方法，修正分布式水文模型表层与下层土壤湿度模拟误差，提高洪水预报精度； 首先，设定同化时刻；其次，分别构建预测数据集合与观测数据集合，用于刻画模型预测误差与观测误差特征；然后，利用预测数据集合与观测数据集合计算表层卡尔曼增益矩阵，将该增益矩阵按比例推移至下层，计算下层土壤湿度状态更新值，以实现同步更新；最后，依据表层与下层的卡尔曼增益矩阵，计算分布式水文模型土壤湿度状态更新值，并将更新值写入分布式水文模型的土壤湿度状态文件中；完成一个时刻的同化后，分布式水文模型读取土壤湿度状态文件作为下一时刻的初始状态，继续运行并循环执行上述同化过程；具体为： 步骤3.1，设置同化时间； 在分布式水文模型的运行过程中，首先确定多层土壤湿度同化的时间设置；完成同化时间设置，当分布式水文模型运行至指定同化时刻，暂停模型运行并保存该时刻的土壤湿度状态文件，启动多层土壤湿度数同化模块； 步骤3.2构建预测数据集合； 首先，通过对上一同化时刻至当前同化时刻间的气象强迫数据及渗透曲线参数施加扰动，生成组分布式水文模型参数数据，作为初始化背景场；然后，利用各组背景场气象数据与模型参数分别驱动分布式水文模型运行，得到该同化时刻对应的组土壤湿度预测值，形成预测数据集合；综上，得到预测数据集合； 步骤3.3，构建观测数据集合； 基于步骤2预处理后的遥感观测数据，构建观测数据集合；对观测数据添加高斯扰动，生成组观测集合： 2； 式中，代表该同化时间的观测值；代表经过扰动后的观测数据集合；代表对观测数据集合添加0均值、标准差为的高斯扰动； 步骤3.4，卡尔曼增益推移及土壤湿度状态更新值计算； 首先，在每一个同化时间点上，根据步骤3.2以及步骤3.3中得到的预测数据集合及观测数据集合，采用集合卡尔曼滤波算法计算表层卡尔曼增益矩阵K，并利用卡尔曼增益矩阵计算表层土壤湿度的更新值；随后，将该增益矩阵按比例系数推移至下层，计算下层土壤湿度状态更新值，以实现同步更新； 综上，基于表层和下层卡尔曼增益矩阵计算得到表层和下层土壤湿度状态更新值； 步骤3.5，将表层与下层土壤湿度状态更新值写入到分布式水文模型状态文件中，分布式水文模型读取状态文件作为下一时刻的初始状态并继续运行，直到下一个同化时间继续执行同化操作； 至此，构建多层土壤湿度同化模块，基于此多层土壤湿度同化模块能够修正场次洪水前期土壤含水量。

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