一种基于动力降尺度的实况分析方法、系统、介质及设备技术方案

本发明专利技术涉及气象分析技术领域，更具体地，涉及一种基于动力降尺度的实况分析方法、系统、介质及设备。该方案包括冷启动全球模式，进行参数提取，获得当前时刻的初始场和边界场，作为背景场；热启动中尺度模式，生成高分辨率预报场；进行1公里分辨率的热启动间隔，形成中尺度的同化观测数据，并高分辨率预报场基础上进行同化，生成中尺度预报场；根据小尺度参数，进行多尺度融合判断，形成不同尺度下的分析预报数据；根据高分辨率预报场、中尺度预报场和分析预报数据，进行叠加展示，形成多尺度嵌套展示数据。该方案通过制作实况分析场，使用高分辨率模式进行短期模拟，尽可能地同化中小尺度观测，为实况分析系统提供质量更好的背景场。场。场。

【技术实现步骤摘要】
一种基于动力降尺度的实况分析方法、系统、介质及设备


[0001]本专利技术涉及气象分析
，更具体地，涉及一种基于动力降尺度的实况分析方法、系统、介质及设备。

技术介绍

[0002]强对流、冰雹、龙卷风等灾害性天气，是当前短期天气预报的难题。对其精细化预报必须先做出准确的实况分析。随着气象观测系统的发展，观测站网密度也逐年提高，例如，在中国东部地区，地面自动站已达到空间5公里的水平。三维空间里，风廓线雷达、激光雷达、微波辐射计和及风云4系列卫星的建设，有效补充了观测空白区域。但目前仍存在观测不足的地区，特别是三维空间探测不足。
[0003]在本专利技术技术之前，现有实况分析系统基于主流业务模式的预报场作为背景场，利用数据融合技术制作实况分析场。但其存在空间分辨率较低，模式的资料同化系统受模式平衡的约束和假设而不能完全吸收中小尺度观测。

技术实现思路

[0004]鉴于上述问题，本专利技术提出了一种基于动力降尺度的实况分析方法、系统、介质及设备，通过基于数值模拟降尺度方法制作实况分析场，使用高分辨率模式进行短期模拟，尽可能地同化中小尺度观测，特别是雷达观测，从而给实况分析系统提供质量更好的背景场。
[0005]根据本专利技术实施例第一方面，提供一种基于动力降尺度的实况分析方法。
[0006]在一个或多个实施例中，优选地，所述一种基于动力降尺度的实况分析方法包括：
[0007]冷启动全球模式，进行参数提取，获得当前时刻的初始场和边界场，作为背景场；
[0008]根据所述背景场，热启动中尺度模式，生成高分辨率预报场；
[0009]进行1公里分辨率的热启动间隔，形成中尺度的同化观测数据，并高分辨率预报场基础上进行同化，生成中尺度预报场；
[0010]按照预设的1小时的周期进行小尺度分析，获得小尺度参数；
[0011]根据所述小尺度参数，进行多尺度融合判断，形成不同尺度下的分析预报数据；
[0012]根据所述高分辨率预报场、所述中尺度预报场和所述分析预报数据，进行叠加展示，形成多尺度嵌套展示数据。
[0013]在一个或多个实施例中，优选地，所述冷启动全球模式，进行参数提取，获得当前时刻的初始场和边界场，作为背景场，具体包括：
[0014]在北京时间2时，启动全球模式分析，初始的预报数据；
[0015]所述初始的预报数据，以9公里长度为分辨率，提取其中的初始场和水平侧边界场，作为背景场。
[0016]在一个或多个实施例中，优选地，所述根据所述背景场，热启动中尺度模式，生成高分辨率预报场，具体包括：
[0017]根据所述背景场，在背景时3时，启动热启动模式；
[0018]在收到所述热启动模式后，发出热启动中尺度模式命令，并自动的分析当前的背景场的变化，将当前时刻的背景场作为上一时次的预报场，存储为生成高分辨率预报场。
[0019]在一个或多个实施例中，优选地，所述进行1公里分辨率的热启动间隔，形成中尺度的同化观测数据，并高分辨率预报场基础上进行同化，生成中尺度预报场，具体包括：
[0020]在收到热启动中尺度模式命令后，以1公里的分辨率，进行基于3DVar的数据采集，生成雷达数据；
[0021]将雷达数据直接同化进入，形成具有复杂云水物质的同步场，作为中尺度预报场。
[0022]在一个或多个实施例中，优选地，所述按照预设的1小时的周期进行小尺度分析，获得小尺度参数，具体包括：
[0023]按照预设的1小时的周期进行小尺度分析；
[0024]取得全部的雷达数据、卫星数据和地理信息，获得小尺度参数。
[0025]在一个或多个实施例中，优选地，所述根据所述小尺度参数，进行多尺度融合判断，形成不同尺度下的分析预报数据，具体包括：
[0026]根据所述小尺度参数，对每个参数进行一次数据更新，记录更新时间，作为单次数据更新时间；
[0027]利用第一计算公式计算每个参数的尺度分级；
[0028]利用第二计算公式计算每个参数的长时间重要程度；
[0029]利用第三计算公式、第四计算公式和第五计算公式一起提取最优目标预测次数和最优目标的预测时长，其中，第三计算公式和第四计算公式值对应的所述尺度分级为1或0时进行，当所述尺度分级为2时，对应参数的最优目标预测次数设置为一个预设的固定值，对应参数的最优目标的预测时长为第二分级裕度与所述预设的固定值的乘积；
[0030]根据所述最优目标预测次数和所述最优目标的预测时长，形成不同尺度下的分析预报数据；
[0031]所述第一计算公式为：
[0032][0033]其中，C为所述尺度分级，Y0为第一分级裕度，Y1为第二分级裕度，D为单次数据更新时间；
[0034]所述第二计算公式为：
[0035][0036]其中，Z为所述长时间重要程度，T为预设的波动分析周期，t为时间，
△
B为单位时间参数波动，B
AVG
为参数均值；
[0037]所述第三计算公式为：
[0038]Y＝PJ
C
[0039]其中，Y为预测精度指数，J为预设迭代精度，P为单位时间预测次数；
[0040]所述第四计算公式为：
[0041]A＝Y/SU
p
[0042]其中，A为预测平衡度，SU
p
为单位时间预测次数为P时对应的算力占用；
[0043]所述第五计算公式为：
[0044][0045]其中，A
i
为第i参数的预测平衡度，Z为第i参数的长时间重要程度，P
i
为第i参数的最优目标预测次数，T
Y_i
为第i参数的最优目标的预测时长，SU
i
为第i参数单位时间运算量，P
i
为第i参数单位时间预测次数，S
ALL
为单位时间总算力，N为参数总数。
[0046]在一个或多个实施例中，优选地，所述根据所述高分辨率预报场、所述中尺度预报场和所述分析预报数据，进行叠加展示，形成多尺度嵌套展示数据，具体包括：
[0047]按照预设的周期，提取所述高分辨率预报场、所述中尺度预报场和所述分析预报数据；
[0048]对所述高分辨率预报场、所述中尺度预报场和所述分析预报数据进行场的同化，形成同化预报场；
[0049]将所述同化预报场的数据在一个屏幕上展示。
[0050]根据本专利技术实施例第二方面，提供一种基于动力降尺度的实况分析系统。
[0051]在一个或多个实施例中，优选地，所述一种基于动力降尺度的实况分析系统包括：
[0052]全球模式模块，用于冷启动全球模式，进行参数提取，获得当前时刻的初始场和边界场，作为背景场；
[0053]冷热启动模块，用于根据所述背景场，热启动中尺度模式，生成高分辨率预报场；
[0054]中尺度预报模块，用于进行1公里本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于动力降尺度的实况分析方法，其特征在于，该方法包括：冷启动全球模式，进行参数提取，获得当前时刻的初始场和边界场，作为背景场；根据所述背景场，热启动中尺度模式，生成高分辨率预报场；进行1公里分辨率的热启动间隔，形成中尺度的同化观测数据，并高分辨率预报场基础上进行同化，生成中尺度预报场；按照预设的1小时的周期进行小尺度分析，获得小尺度参数；根据所述小尺度参数，进行多尺度融合判断，形成不同尺度下的分析预报数据；根据所述高分辨率预报场、所述中尺度预报场和所述分析预报数据，进行叠加展示，形成多尺度嵌套展示数据。2.如权利要求1所述的一种基于动力降尺度的实况分析方法，其特征在于，所述冷启动全球模式，进行参数提取，获得当前时刻的初始场和边界场，作为背景场，具体包括：在北京时间2时，启动全球模式分析，初始的预报数据；所述初始的预报数据，以9公里长度为分辨率，提取其中的初始场和水平侧边界场，作为背景场。3.如权利要求1所述的一种基于动力降尺度的实况分析方法，其特征在于，所述根据所述背景场，热启动中尺度模式，生成高分辨率预报场，具体包括：根据所述背景场，在背景时3时，启动热启动模式；在收到所述热启动模式后，发出热启动中尺度模式命令，并自动的分析当前的背景场的变化，将当前时刻的背景场作为上一时次的预报场，存储为生成高分辨率预报场。4.如权利要求1所述的一种基于动力降尺度的实况分析方法，其特征在于，所述进行1公里分辨率的热启动间隔，形成中尺度的同化观测数据，并高分辨率预报场基础上进行同化，生成中尺度预报场，具体包括：在收到热启动中尺度模式命令后，以1公里的分辨率，进行基于3DVar的数据采集，生成雷达数据；将雷达数据直接同化进入，形成具有复杂云水物质的同步场，作为中尺度预报场。5.如权利要求1所述的一种基于动力降尺度的实况分析方法，其特征在于，所述按照预设的1小时的周期进行小尺度分析，获得小尺度参数，具体包括：按照预设的1小时的周期进行小尺度分析；取得全部的雷达数据、卫星数据和地理信息，获得小尺度参数。6.如权利要求1所述的一种基于动力降尺度的实况分析方法，其特征在于，所述根据所述小尺度参数，进行多尺度融合判断，形成不同尺度下的分析预报数据，具体包括：根据所述小尺度参数，对每个参数进行一次数据更新，记录更新时间，作为单次数据更新时间；利用第一计算公式计算每个参数的尺度分级；利用第二计算公式计算每个参数的长时间重要程度；利用第三计算公式、第四计算公式和第五计算公式一起提取最优目标预测次数和最优目标的预测时长，其中，第三计算公式和第四计算公式值对应的所述尺度分级为1或0时进行，当所述尺度分级为2时，对应参数的最优目标预测次数设置为一个预设的固定值，对应参数的最优目标的预测时长为第二分级裕度与所述预设的固定值的乘积；
根据所述最优目标预测次数和所述最优目标的预测时长，形成不同尺度下的分析预报数据；所述第一计算公式为：其中，C为所...

【专利技术属性】
技术研发人员：郭建侠，王忍之，王佳，高岑，康家琦，
申请(专利权)人：中国气象局气象探测中心，
类型：发明
国别省市：