【技术实现步骤摘要】
基于逆向局地化的确定性分析集合生成方法及系统
本专利技术涉及数值预报或预测领域，具体涉及一种基于逆向局地化的确定性分析集合生成方法及系统。
技术介绍
对于数值天气预报、数值海洋预报等领域而言，在这些应用领域中模拟系统的状态维数非常高(O(108)～O(109))，本身计算量巨大，当采用集合方法处理时，成员数的增加又将导致计算量的成倍增长，实际应用中使用的集合成员数将远小于系统状态维数。数值预报或预测问题是一个初值问题，也即：给定一个初始状态，在已知系统演变规律的情况下，可以预报或预测未来某一时刻的状态。因此，初始状态是否准确将直接影响预报效果的好坏。以数值天气预报为例，式(1)所示方程组表示地球大气系统演变规律，也即预报模式，给定初值条件后，通过时间积分，可得到一段时间之后的预报状态。式(1)中，V为速度矢量，t为时间，ρ为密度，表示梯度，Ω为地球自转角速度矢量，g为重力加速度，F为摩擦力加速度，p为气压，T为温度，cp为定压比热容，R为比气体常数，q为比湿，F为凝结函数，δ为0-1函数，Rd为干空气比气体常数。资料同化方法，就是通过数值预报模式将所有可供使用的观...
【技术保护点】
1.一种基于逆向局地化的确定性分析集合生成方法，其特征在于实施步骤包括：1)使用上一个阶段的分析状态集合成员独立运行N个预报模式，得到N个预报集合成员
【技术特征摘要】
1.一种基于逆向局地化的确定性分析集合生成方法，其特征在于实施步骤包括：1)使用上一个阶段的分析状态集合成员独立运行N个预报模式，得到N个预报集合成员根据N个预报集合成员计算预报集合状态平均值2)将N个预报集合成员分别减去预报集合状态平均值得到的预报集合偏差矩阵作为预报误差协方差矩阵的平方根矩阵其中为第i个预报集合成员减去预报集合状态平均值得到的第i个预报偏差向量，为预报集合状态平均值；3)使用5阶紧支权重函数构造相关矩阵的平方根矩阵C1/2，然后计算局地化的预报误差协方差平方根矩阵Zb；4)结合观测算子，计算投影到观测空间的局地化背景误差协方差平方根矩阵Yb：5)基于投影到观测空间的局地化背景误差协方差平方根矩阵Yb、观测误差协方差矩阵R，计算增益矩阵(Yb)TR-1以作为观测更新向量的权重矩阵：6)计算预报集合状态平均值在观测空间的投影其中H(·)为在观测空间的投影函数；7)基于观测状态在观测空间的投影yo和预报集合状态平均值在观测空间的投影得到更新向量8)基于增益矩阵(Yb)TR-1计算控制变量的分析误差协方差矩阵Pw,a；9)基于增益矩阵(Yb)TR-1、更新向量控制变量的分析误差协方差矩阵Pw,a三者，计算控制变量分析值10)基于控制变量分析值预报集合状态平均值局地化的预报误差协方差平方根矩阵Zb三者，计算分析状态均值11)基于局地化的预报误差协方差平方根矩阵Zb、控制变量的分析误差协方差矩阵Pw,a，计算带局地化信息的状态变量分析误差协方差矩阵Pa；12)构造状态变量分析误差协方差矩阵的平方根矩阵Za；13)根据状态变量分析误差协方差矩阵的平方根矩阵Za、相关矩阵的平方根矩阵C1/2，为每个集合成员计算分析增量14)针对每个集合成员，将分析状态均值与分析增量求和，得到每个集合成员的最终的分析状态，其集合作为初始状态集合2.根据权利要求1所述的基于逆向局地化的确定性分析集合生成方法，其特征在于，步骤3)中计算局地化的预报误差协方差平方根矩阵Zb如式(10)所示；式(10)中，为局地化的预报误差协方差平方根矩阵Zb中的第i个子矩阵，i∈{1,2,...,N}，N为预报集合成员数量，diag(·)表示将向量进行对角矩阵化，得到的对角矩阵每行的对角元素为向量的对应行的元素，表示对角矩阵与平方根矩阵C1/2相乘，C1/2表示使用5阶紧支权重函数构造的相关矩阵的平方根矩阵。3.根据权利要求1所述的基于逆向局地化的确定性分析集合生成方法，其特征在于，步骤4)中计算投影到观测空间的局地化背景误差协方差平方根矩阵Yb的函数表达式如式(11)所示；式(11)中，N为预报集合成员数量，diag(·)表示将向量进行对角矩阵化，表示第i个预报集合成员在观测空间的投影，表示预报集合状态平均值在观测空间的投影，表示投影到观测空间的相关矩阵的平方根矩阵，i∈{1,2,......
【专利技术属性】
技术研发人员：冷洪泽，宋君强，曹小群，赵军，张卫民，任开军，吴建平，银福康，杨锦辉，刘柏年，
申请(专利权)人：中国人民解放军国防科技大学，
类型：发明
国别省市：湖南,43
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