[发明专利]一种基于雨区分类技术的自适应分区同化方法

摘要

本发明的基于雨区分类技术的自适应分区同化方法将背景场中的降水信息作为静态背景误差协方差调整依据，通过对降水区背景场误差协方差进行调整，引入“降水区域依赖”的背景场误差协方差。有益效果：可以依据降水大小自适应调整背景场误差协方差，进而给同化系统带来了各向异性、非均质的分析增量。该发明实现了不同天气背景条件下背景场误差协方差的有效应用，又无需对背景场误差协方差进行反复统计，大大节约了计算资源。

主权项

1.一种基于雨区分类技术的自适应分区同化方法，其特征在于包括如下步骤：步骤1)对数值预报模式进行积分，热启动至A时刻，获取模式中的降水信息，根据统计A时刻预报场中每个格点的雨水混合比通过公式(1)计算预报场中的降水信息，并以A时刻预报场作为背景场；其中,top和bot分别代表模式层顶和模式底的气压，Q_rain代表模式中的雨水混合比；步骤2)根据预报场中的降水信息，计算背景场误差协方差的调整指数rain_inde；x式(2)中，rain_index表示随降水变化二维的变量场，变量范围处于0‑1之间；步骤3)根据rain_index通过式(3)确定晴空区范围F₁和降水区范围F₂，根据式(4)对降水区的背景场误差协方差B_rain进行调整，晴空区的B_clear不进行调整，得到降水区域依赖的背景场误差协方差，B＝F₁B_clear+F₂B_rain＝F₁B_clear+F₂B_rain×I^rain_index(4)其中，I^rain_index表示降水区背景场误差协方差的调整系数；步骤4)将得到的“降水区域依赖”的背景场误差协方差、模式背景场以及观测资料输入到同化系统中，进行同化迭代，获得最优的模式分析场；步骤5)根据同化后的分析场进行确定性预报，将预报结果作为模式的背景场参与到下一个循环当中。