卫星数据同化在垂直方向的适应性局地化方法及集合卡曼滤波天气同化预报方法技术

本发明专利技术公开了卫星数据同化在垂直方向的适应性局地化方法及集合卡曼滤波天气同化预报方法。适应性局地化方法根据集合卡曼滤波同化系统中给出的任意观测资料和模式变量，计算出观测资料和模式变量的相关系数；接着利用分组后的相关系数估计该观测资料和模式变量的原始局地化函数；根据相关系数的廓线估计出卫星观测的位置p

Adaptive localization method of satellite data assimilation in vertical direction and ensemble Kalman filter weather Assimilation Prediction Method

The invention discloses adaptive localization method of satellite data assimilation in vertical direction and ensemble Kalman filtering weather assimilation prediction method. The adaptive localization method calculates the correlation coefficient of observation data and model variables according to any observation data and model variables given in the ensemble Kalman filter assimilation system; then estimates the original localization function of the observation data and model variables by using the grouped correlation coefficient; estimates the position of satellite observation according to the profile of correlation coefficient P

【技术实现步骤摘要】
卫星数据同化在垂直方向的适应性局地化方法及集合卡曼滤波天气同化预报方法
本专利技术涉及一种天气同化预报方法，尤其是一种基于适应性局地化技术的集合卡曼滤波天气同化预报方法，其采用适应性局地化技术修正现有的集合卡曼滤波同化系统，以改进天气预报结果。
技术介绍
数据同化是一种利用观测修正模式变量，以获得对当前大气状态最佳估计的技术。集合卡曼滤波是一种常用的数据同化方法，但集合卡曼滤波应用于高维大气模式时会受到取样误差的影响，而局地化可以处理样本误差。局地化通常假设距离观测越远的相关性越可能是虚假的。一般使用的局地化函数是Gaspari和Cohn(GaspariandCohn1999)函数，简称GC函数。在集合卡曼滤波同化系统中采用该局地化函数对观测数据进行同化处理时，通常的做法是：保留观测数据对于其附近模式变量的影响，减少观测数据对于距离较远模式变量的影响，同时忽略一定范围之外观测数据对模式变量的影响。然而，对于卫星观测等非局地观测，观测的位置和垂直方向的影响范围没有很好的定义，无法直接进行局地化。同时，对于不同时刻和不同地区的观测，卫星观测的局地化函数也应不同，但现有技术无法适应性地估计所需的局地化函数。因此，需要一种适应性局地化方案，为不同平台和通道、不同区域、不同时间的卫星观测提供垂直方向上适应性的局地化函数。
技术实现思路
本专利技术针对现有技术的不足，提供一种卫星数据同化在垂直方向的适应性局地化方法。该方法使用集合卡曼滤波同化系统中卫星观测和模式变量的相关系数，利用分组后的相关系数估计该种卫星观测和模式变量在当前时刻和当前区域内原始的局地化函数，并将这些原始的局地化函数以GC函数进行拟合，从而得到适应性的局地化函数和相关参数。将所得到的适应性的局地化函数和相关参数应用于集合卡曼滤波同化系统中，以通过更加有效地使用卫星资料估计当前大气的状态，从而提高天气预报的准确性。为实现上述的技术目的，本专利技术将采取如下的技术方案：一种卫星数据同化在垂直方向的适应性局地化方法，其特征在于：根据集合卡曼滤波同化系统中给出的任意子区域范围内、处于任意时次的卫星观测和模式变量，计算出卫星观测和模式变量在垂直方向上的相关系数；接着利用相关系数估计该种卫星观测和模式变量在当前时刻和当前区域内处于垂直方向的原始局地化函数；根据相关系数廓线估计出卫星观测在垂直方向的位置po，并以位于po位置处的GC函数最大值拟合上述的原始局地化函数，以得到卫星观测在垂直方向的影响范围co；卫星观测在垂直方向的估计位置po、卫星观测在垂直方向的影响范围co即为适应性的局地化参数。进一步地，集合卡曼滤波同化系统中给出的特定子区域范围内、处于特定时次的卫星观测和模式变量分别为：观测yl,n的扰动量：其中：观测yl,n表示集合卡曼滤波同化系统中给出的卫星观测中的第n个集合成员的第l个观测，l∈{1,...,L}且n∈{1,...,N}；N为集合卡曼滤波同化系统的集合成员个数，L为某一卫星观测某一通道的观测数；代表卫星观测的集合成员yl,n的平均值；模式变量的扰动量：其中：模式变量表示在集合卡曼滤波同化系统中，在水平方向投影至第l个观测变量所在位置的第n个集合成员位于第k层高度的模式变量；l∈{1,…,L},n∈{1,...,N},k∈{1,...,K}；K为模式在垂直方向的层数；代表各模式变量的平均值。进一步地，对于集合卡曼滤波同化系统中某一类给定的卫星观测和某一种模式变量，其在任意高度k的相关系数rlk为：式中：代表模式变量的扰动量；Δyl,n代表观测yl,n的扰动量；yl,n表示集合卡曼滤波同化系统中给出的卫星观测中的第n个集合成员的第l个观测，l∈{1,...,L}且n∈{1,...,N}；N为集合卡曼滤波同化系统的集合成员个数，L为某一卫星观测某一通道的观测数；代表模式变量在集合卡曼滤波同化系统中，在水平方向投影至第l个观测变量所在位置的第n个集合成员位于第k层高度的模式变量；l∈{1,...,L},n∈{1,...,N},k∈{1,...,K}，K为模式在垂直方向的层数。进一步地，在利用任意的卫星观测和处于垂直方向上任意高度k的模式变量之间的相关系数rlk估计该种卫星观测和模式变量在当前时刻和当前区域内处于垂直方向的原始局地化函数前，需要将相关系数rlk分组，分组方式为：按每组G个元素分为M组，每组相关系数中的任意一个相关系数记为进一步地，原始局地化函数为参数αk的垂直廓线；参数αk表示对于某一种卫星观测和高度为k的模式变量相关系数的信心指数；若视每一个相关系数都有相同的概率为真值，则局地化后的相关系数的目标函数Jk应满足：当目标函数Jk取值最小时，信心指数αk满足：式中：代表相关系数rlk分为每组包含有G个成员的M组后，每组相关系数中的任意一个相关系数；相关系数rlk表示于某一类给定的卫星观测和某一种模式变量，在任意高度k的相关系数。进一步地，卫星观测在垂直方向的估计位置po：为相关系数rlk廓线最大值所在高度的气压值。进一步地，卫星观测在垂直方向的影响范围co的获取方式：先以位于po位置处的GC函数最大值拟合原始局地化函数，以获得适应性局地化函数；然后通过比较适应性局地化函数以及原始局地化函数，即可得到卫星观测在垂直方向的影响范围co，卫星观测在垂直方向的影响范围co为GC函数宽度值co，指使位于po位置处的适应性局地化函数和原始局地化函数两者的均方根误差最小所对应的GC函数的宽度参数。进一步地，上述局地化方法，包括以下步骤：(1)选择合适的区域和时次针对不同的天气系统，通过集合卡曼滤波同化系统给出特定子区域范围内、处于特定时次的卫星观测和模式变量；所述的特定子区域包括TC区和/或者非TC区；TC区定义为以热带气旋在当前时刻所在位置为中心、边长为20经纬度的正方形区域；特定子区域范围需要保证其中所有时次的总观测数不小于O个，O＝102；所述的特定时次，为给定卫星观测和模式变量中具有代表性的时次或者为估算当前时刻局地化参数的前一时刻或者前两时刻；(2)获取观测变量和模式变量观测yl,n的扰动量：其中：观测yl,n表示集合卡曼滤波同化系统中给出的卫星观测的第n个集合成员的第l个观测，l∈{1,...,L}且n∈{1,...,N}；N为集合卡曼滤波同化系统的集合成员个数，L为某一卫星资料某一通道的观测数；代表卫星观测的集合成员yl,n的平均值；模式变量的扰动量：其中：模式变量表示在集合卡曼滤波同化系统中，在水平方向投影至第l个观测变量所在位置的第n个集合成员位于第k层高度的模式变量；l∈{1,...,L},n∈{1,...,N},k∈{1,…,K}；K为模式在垂直方向的层数；代表各模式变量的平均值；(3)计算相关系数第l个观测yl和第本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种卫星数据同化在垂直方向的适应性局地化方法，其特征在于：根据集合卡曼滤波同化系统中给出的任意子区域范围内、处于任意时次的卫星观测和模式变量，计算出卫星观测和模式变量在垂直方向上的相关系数；接着利用相关系数估计该种卫星观测和模式变量在当前时刻和当前区域内处于垂直方向的原始局地化函数；根据相关系数廓线估计出卫星观测在垂直方向的位置p

【技术特征摘要】
1.一种卫星数据同化在垂直方向的适应性局地化方法，其特征在于：根据集合卡曼滤波同化系统中给出的任意子区域范围内、处于任意时次的卫星观测和模式变量，计算出卫星观测和模式变量在垂直方向上的相关系数；接着利用相关系数估计该种卫星观测和模式变量在当前时刻和当前区域内处于垂直方向的原始局地化函数；根据相关系数廓线估计出卫星观测在垂直方向的位置po，并以位于po位置处的GC函数最大值拟合上述的原始局地化函数，以得到卫星观测在垂直方向的影响范围co；卫星观测在垂直方向的估计位置po、卫星观测在垂直方向的影响范围co即为适应性的局地化参数。


2.根据权利要求1所述的卫星数据同化在垂直方向的适应性局地化方法，其特征在于，集合卡曼滤波同化系统中给出的特定子区域范围内、处于特定时次的卫星观测和模式变量分别为：
观测yl,n的扰动量：



其中：观测yl,n表示集合卡曼滤波同化系统中给出的卫星观测中的第n个集合成员的第l个观测，l∈{1,...,L}且n∈{1,...,N}；N为集合卡曼滤波同化系统的集合成员个数，L为某一卫星观测某一通道的观测数；代表卫星观测的集合成员yl,n的平均值；
模式变量的扰动量：



其中：模式变量表示在集合卡曼滤波同化系统中，在水平方向投影至第l个观测变量所在位置的第n个集合成员位于第k层高度的模式变量；l∈{1,...,L},n∈{1,...,N},k∈{1,...,K}；K为模式在垂直方向的层数；代表各模式变量的平均值。


3.根据权利要求1或2所述的卫星数据同化在垂直方向的适应性局地化方法，其特征在于，对于集合卡曼滤波同化系统中某一类给定的卫星观测和某一种模式变量，其在任意高度k的相关系数rlk为：



式中：代表模式变量的扰动量；Δyl,n代表观测yl,n的扰动量；
yl,n表示集合卡曼滤波同化系统中给出的卫星观测中的第n个集合成员的第l个观测，l∈{1,...,L}且n∈{1,...,N}；N为集合卡曼滤波同化系统的集合成员个数，L为某一卫星观测某一通道的观测数；

代表模式变量在集合卡曼滤波同化系统中，在水平方向投影至第l个观测变量所在位置的第n个集合成员位于第k层高度的模式变量；l∈{1,…,L},n∈{1,…,N},k∈{1,…,K}，K为模式在垂直方向的层数。


4.根据权利要求3所述的卫星数据同化在垂直方向的适应性局地化方法，其特征在于，在利用任意的卫星观测和任意的处于垂直方向上任意高度k的模式变量之间的相关系数rlk估计该种卫星观测和模式变量在当前时刻和当前区域内处于垂直方向的原始局地化函数前，需要将相关系数rlk分组，分组方式为：按每组G个元素分为M组，每组相关系数中的任意一个相关系数记为m∈{1,...,M}，g∈{1,...,G}。


5.根据权利要求1或2所述的卫星数据同化在垂直方向的适应性局地化方法，其特征在于，原始局地化函数为参数αk的垂直廓线；参数αk表示对于某一种卫星观测和高度为k的模式变量相关系数的信心指数；
若视每一个相关系数都有相同的概率为真值，则局地化后的相关系数的目标函数Jk应满足：



当目标函数Jk取值最小时，信心指数αk满足：



式中：代表相关系数rlk分为每组包含有G个成员的M组后，每组相关系数中的任意一个相关系数；
相关系数rlk表示于某一类给定的卫星观测和某一种模式变量，在任意高度k的相关系数。


6.根据权利要求1所述的卫星数据同化在垂直方向的适应性局地化方法，其特征在于，卫星观测在垂直方向的估计位置po：为相关系数rlk廓线最大值所在高度的气压值。


7.根据权利要求1所述的卫星数据同化在垂直方向的适应性局地化方法，其特征在于，卫星观测在垂直方向的影响范围co的获取方式：先以位于po位置处的GC函数最大值拟合原始局地化函数，以获得适应性局地化函数；
然后通过比较适应性局地化函数以及原始局地化函数，即可得到卫星观测在垂直方向的影响范围co，卫星观测在垂直方向的影响范围co为GC函数宽度值co，指使位于po位置处的适应性局地化函数和原始局地化函数两者的均方根误差最小所对应的GC函数的宽度参数。


8.根据权利要求1所述的卫星数据同化在垂直方向的适应性局地化方法，其特征在于，包括以下步骤：
(1)选择合适的区域和时次
针对不同的天气系统，通过集合卡曼滤波同化系统给...

【专利技术属性】
技术研发人员：雷荔傈，谈哲敏，储可宽，王晨，
申请(专利权)人：南京大学，
类型：发明
国别省市：江苏;32