[发明专利]一种基于集合资料同化技术的初始扰动方法

摘要

本发明涉及一种基于集合资料同化技术的初始扰动方法，包括如下步骤：1）将扰动信息构造WRFDA 3D‑Var的三个集合分量，通过迭代的方法极小化代价函数来获取统计最优的真实大气状态的估计值X；2）设定不相关的全球集合预报初始条件，形成新的代价函数，3）在WRF3DVAR同化系统中加入新观测；4）从ECMWF的全球尺度集合预报中提取多个包含各个气象要素的垂直廓线；5）为每个集合成员都运行所述新观测的WRF3DVAR同化系统，同化观测集合和大尺度模式场的集合，生成进行集合预报的最终集合成员。有益效果为：采用集合变分同化方法得到的集合成员能够将风暴尺度和大尺度的扰动信息有机地结合起来，代价函数以模式为动力约束，使得集合扰动具有物理和动力的协调性，并且使初始扰动和侧边界扰动相互协调一致。

主权项

1.一种基于集合资料同化技术的初始扰动方法，基于WRF3DVAR同化系统，其特征在于具体包括如下步骤：1)将扰动信息构造WRF3DVAR的三个集合分量：扰动的观测集合、来自于风暴尺度集合预报短期预报的背景条件集合以及以观测形式被同化的全球集合预报初始条件集合，通过迭代的方法极小化代价函数来获取统计最优的真实大气状态的估计值X，X的代价函数J如式(1)所示，其中，J表示代价函数，B表示背景误差协方差矩阵，y^O表示观测矩阵，表示被观测误差协方差矩阵，表示模式对y^O的预报矩阵；2)设定不相关的全球集合预报初始条件，则新的代价函数将表示为：其中，X_ls表示准观测矩阵，为X_ls的经过去相关处理的矩阵，下标i表示第i个集合成员，X_i即第i个集合成员的预报场矩阵，H是将X_i插值到格点上的线性算子矩阵，R^*为单位矩阵，R表示X_ls的扰动误差协方差矩阵；3)在WRF3DVAR同化系统中加入新观测，如式(3)所示，其中Jc是新观测的代价函数；Jc所对应的梯度▽Jc如式(4)所示：4)从ECMWF的全球尺度集合预报中提取多个包含各个气象要素的垂直廓线，并将所述垂直廓线按WRF3DVAR所用的prebuff格式进行输出；5)为每个集合成员都运行一次步骤3)中新观测的WRF3DVAR同化系统，同化观测集合和大尺度模式场的集合，生成进行集合预报的最终集合成员。