卡尔曼滤波日流量估算测试的扰动合成SWOT数据集

数据集概述

该数据集为用于测试卡尔曼滤波日流量估算方法的扰动合成SWOT数据，包含十五个河段的河流基础信息与时间序列数据，通过蒙特卡洛模拟生成扰动测量值与参数，支持水文算法性能评估及方法复现。

文件详解

• 文件名称: KalmanFilter_Code.zip
• 文件格式: ZIP压缩包
• 包含内容:
• River_Info组: 存储河流基础特征，含Name（河流名称，字符型）、QWBM（年均流量）、rch_bnd（河段边界）、gdrch（有效河段标识）等字段
• Timeseries_Data组: 存储日尺度河段平均数据，含真实值（如Q_true、W_true）、扰动测量值（如Q_ptb含一万个实现）、统计量（如med_Q_ptb、sigma_Q_ptb）及扰动参数（如A0含一百个实现）等变量

适用场景

• 水文算法测试: 评估卡尔曼滤波方法在日流量估算中的性能
• SWOT数据应用研究: 分析扰动合成SWOT数据对流量反演模型的影响
• 水文参数敏感性分析: 探究流量定律参数扰动对估算结果的作用
• 水文方法复现: 基于MATLAB代码包复现卡尔曼滤波流量估算流程