本文回顾了水文、水动力预报模型的实时校正方法的研究进展、以卡尔曼滤波技术作为校正的基本方法,针对水文模型提出了一种基于卡尔曼滤波的河道汇流实时校正算法,并对水动力模型提出了多步(交替)滤波校正的思路。 水文模型方面,基于卡尔曼滤波的河道汇流实时校正算法,通过将各子流域分级并归组,并根据实时水文信息,动态为同级子流域组生成相应维数的卡尔曼滤波器。其优点是:每个子流域通过“远程”和“本地”卡尔曼滤波校正量,得到二次校正,单点校正量可以最大限度的在流域面上传播;采用了一种在线估计卡尔曼滤波器量测躁声、模型躁声的实用方法;与马法非线性解法的有机结合,实现汇流参数的校正。 以三峡区间洪水为研究实例,采用新安江模型,基于数字高程模型建立数字水文模型,验证该算法,实际效果良好。 水动力模型方面,提出了分离水位、流量、糙率三种变量,分别建立状态方程,实现多步(交替)滤波校正的新思路,并完成了初步的理论推导。