一种基于数据同化提升预报质量的流域水风光资源集合预报方法技术

本发明专利技术公开了一种基于数据同化改进预报质量的流域水风光资源一体化集合预报方法，包括：流域WRF/WRF

【技术实现步骤摘要】
一种基于数据同化提升预报质量的流域水风光资源集合预报方法


[0001]本专利技术属于水风光资源预报
，具体涉及一种基于数据同化改进预报质量的流域水风光资源一体化集合预报方法。

技术介绍

[0002]开展流域水风光能资源一体化预报及其不确定性分析研究，对阐明流域水风光能资源互补关系及其预报不确定性的耦合规律具有重要意义，是保证流域可再生能源集约高效、高质量开发的关键，也是明确流域清洁能源基地容量配置、规划布局方案，探求多能互补运行优化调度方式必须解决的关键问题。流域水风光资源与流域气象水文循环背景场中的降水、径流、下行短波辐射、气温与近地面风速等变量密切相关。已有关于径流预报的研究，主要基于落地雨驱动水文模型，或者预报降水驱动水文模型，风光资源预报主要是通过气象驱动数据与地形数据求解天气动力学方程预报未来一段时间特定区域或全球尺度风速变化过程。面向流域水风光可再生能源一体化开发综合需求，鲜有研究从流域气象水文背景场的整体视角，构建大气
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陆面
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水文双向耦合模型，并同时关注下行短波辐射、径流等上述5个变量的预报精度与预报不确定性。

技术实现思路

[0003]专利技术目的：为了克服现有流域水风光资源预报在预报精度上的不足，提供一种基于数据同化改进预报质量的流域水风光资源一体化集合预报方法，该方法能够基于数据同化改进模式初始场质量，进而提高预报精度，同时实现流域水风光资源预报不确定性的定量分析。
[0004]技术方案：为实现上述目的，本专利技术提供一种基于数据同化改进预报质量的流域水风光资源一体化集合预报方法，包括如下步骤：
[0005]S1：流域WRF/WRF
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Hydro双向耦合模式构建：
[0006]依据WRF/WRF
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Hydro双向耦合流程，确定模式驱动数据与验证数据，其中模式模拟阶段采用FNL(Final Operational Global Analysis)再分析数据驱动，预报阶段采用GFS(Global Forecast System analysis and forecast grids)预报数据驱动，模拟阶段主要用于参数化方案的优选与WRF
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Hydro水文部分的参数率定；依据研究区域特点、研究需求与目标，寻找最佳的模式空间嵌套方案进行模式水平嵌套与垂直分层方案设计。
[0007]S2：集合预报成员确定：
[0008]首先依据与流域水风光资源关系密切的变量确定待优选的参数化方案过程与对应参数化方案过程可供选择的具体方案，设计参数化方案优选组合，采用FNL数据驱动不同参数化方案组合设置的WRF/WRF
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Hydro双向耦合模式，采用面向多变量的参数化方案组合优选方法，进行方案排序，在确定WRF模式最佳参数化方案组合的基础上，依据WRF
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Hydro水文部分参数敏感性分析结果，率定关键水文参数，最后依据参数化方案组合优选结果，确定
综合模拟效果排序前三的参数化方案组合作为集合预报成员。
[0009]S3：基于数据同化的流域水风光资源预报：
[0010]基于WRF
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3DVAR三维变分数据同化技术，通过数据同化流程确定、数据同化资料分析与数据同化方案设置等步骤，循环校正模式初始场质量，并全面分析模式预报径流、近地面风速、下行短波辐射与气温等关键气象水文变量的数据同化效果，提升与流域水风光资源密切相关变量的预报精度。
[0011]S4：基于贝叶斯模型平均方法的流域水风光资源集合预报：
[0012]根据各单一预报成员预报结果，建立基于贝叶斯模型平均方法的流域水风光资源集合预报模型，提出基于区间预报的流域水风光资源不确定性预报方案，并运用资源
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出力转换模型，实现流域水风光能资源预报不确定性的量化分析。
[0013]进一步地，所述步骤S1中模式驱动数据与验证数据的确定与获取如下，模拟阶段的驱动数据为FNL，进行相应模拟时段FNL数据下载；预报阶段的驱动数据为GFS，进行相应预报时段GFS数据下载；下载中国区域地面气象要素驱动数据集作为验证数据。
[0014]进一步地，所述步骤S1中WRF/WRF
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Hydro双向耦合模式的空间嵌套方案设置具体为：根据研究区所处地理位置、气候分区与地形等特点，综合考虑计算资源的可获得性，通过WPS参数控制文件namelist.wps中&geogrid部分相关参数设置与WRF参数控制文件namelist.input中&domains部分相关参数设置确定合理的水平嵌套方案，然后基于WRF参数控制文件namelist.input中&domains部分e_vert与eta_levels参数确定合理的模式垂直分层方案。
[0015]进一步地，所述步骤S2中面向多变量的WRF模式参数化方案优选步骤具体为：确定待优选参数化方案过程与可选择使用的备选方案，设计若干种参数化方案组合，针对每种参数化方案组合，利用FNL数据驱动WRF/WRF
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Hydro双向耦合模式，针对模拟输出的降水、下行短波辐射、气温与近地面风速变量，分别建立点、面两种尺度的评价指标衡量不同变量在不同参数化方案组合设置下的模拟效果，最后借鉴理想点法计算思路，基于欧式距离确定面向多变量预报效果评价的WRF/WRF
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Hydro双向耦合模式最佳参数化方案组合设置。
[0016]进一步地，所述步骤S2中WRF/WRF
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Hydro双向耦合模式水文部分参数率定的具体过程为：根据WRF
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Hydro手册推荐的敏感参数与相关文献中提及的敏感参数，进行WRF
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Hydro部分水文参数敏感性分析，由参数敏感性分析结果，确定待率定参数的取值范围与率定顺序，依据水文径流资料确定率定期洪水事件与验证期洪水事件，建立径流模拟评价指标向量，采用动态多维搜索算法确定各待率定参数的最佳取值，并进一步根据验证期模拟效果检验参数率定的有效性。
[0017]进一步地，所述步骤S3中数据同化流程确定与数据同化资料分析的具体流程为：通过运行WPS中geogrid.exe、ungrib.exe、metgrid.exe与WRF中real.exe,可以获得模式背景场netCDF格式文件；通过运行OBSPROC中obsproc.exe，读取LITTLE_R格式数据预处理为ob.ascii文件，或者直接读取prepbufr格式数据(对应ob.bufr文件)，获取观测场文件；通过运行GEN_BE部分程序获取背景场误差文件；基于以上三种数据，通过运行WRFDA部分da_wrfvar.exe,得到数据同化后更接近真实大气状态的分析场文件wrfvar_output,将其作为WRF/WRF
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Hydro双耦模式的输入场驱动模式，可以得到经过数据同化后的相关变量预报本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于数据同化改进预报质量的流域水风光资源一体化集合预报方法，其特征在于，包括如下步骤：S1：流域WRF/WRF
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Hydro双向耦合模式构建：依据WRF/WRF
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Hydro双向耦合流程，确定模式驱动数据与验证数据，其中模式模拟阶段采用FNL再分析数据驱动，预报阶段采用GFS预报数据驱动，模拟阶段用于参数化方案的优选与WRF
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Hydro水文部分的参数率定；依据研究区域特点、研究需求与目标，寻找最佳的模式空间嵌套方案进行模式水平嵌套与垂直分层方案设计；S2：集合预报成员确定：首先依据与流域水风光资源关系密切的变量确定待优选的参数化方案过程与对应参数化方案过程可供选择的具体方案，设计参数化方案优选组合，采用FNL数据驱动不同参数化方案组合设置的WRF/WRF
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Hydro双向耦合模式，采用面向多变量的参数化方案组合优选方法，进行方案排序，在确定WRF模式最佳参数化方案组合的基础上，依据WRF
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Hydro水文部分参数敏感性分析结果，率定关键水文参数，最后依据参数化方案组合优选结果，确定综合模拟效果排序前三的参数化方案组合作为集合预报成员；S3：基于数据同化的流域水风光资源预报：基于WRF
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3DVAR三维变分数据同化技术，通过数据同化流程确定、数据同化资料分析与数据同化方案设置，循环校正模式初始场质量，并全面分析关键气象水文变量的数据同化效果，提升与流域水风光资源密切相关变量的预报精度；S4：基于贝叶斯模型平均方法的流域水风光资源集合预报：根据各单一预报成员预报结果，建立基于贝叶斯模型平均方法的流域水风光资源集合预报模型，提出基于区间预报的流域水风光资源不确定性预报方案，并运用资源
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出力转换模型，实现流域水风光能资源预报不确定性的量化分析。2.根据权利要求1所述的一种基于数据同化改进预报质量的流域水风光资源一体化集合预报方法，其特征在于，所述步骤S1中模式驱动数据与验证数据的确定与获取方法如下：模拟阶段的驱动数据为FNL，进行相应模拟时段FNL数据下载；预报阶段的驱动数据为GFS，进行相应预报时段GFS数据下载；下载区域地面气象要素驱动数据集作为验证数据。3.根据权利要求1所述的一种基于数据同化改进预报质量的流域水风光资源一体化集合预报方法，其特征在于，所述步骤S1中WRF/WRF
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Hydro双向耦合模式的空间嵌套方案设置具体为：根据相关特点，综合考虑计算资源的可获得性，通过WPS参数控制文件namelist.wps中&geogrid部分相关参数设置与WRF参数控制文件namelist.input中&domains部分相关参数设置确定合理的水平嵌套方案，然后基于WRF参数控制文件namelist.input中&domains部分e_vert与eta_levels参数确定合理的模式垂直分层方案。4.根据权利要求1所述的一种基于数据同化改进预报质量的流域水风光资源一体化集合预报方法，其特征在于，所述步骤S2中面向多变量的WRF模式最佳参数化方案组合的确定方法为：确定待优选参数化方案过程与可选择使用的备选方案，设计若干种参数化方案组合，针对每种参数化方案组合，利用FNL数据驱动WRF/WRF
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Hydro双向耦合模式，针对模拟输出的降水、下行短波辐射、气温与近地面风速变量，分别建立点、面两种尺度的评价指标衡量不同变量在不同参数化方案组合设置下的模拟效果，最后借鉴理想点法计算思路，基于欧式距离确定面向多变量预报...

【专利技术属性】
技术研发人员：张钰，方国华，丁紫玉，唐梅英，刘杨，闻昕，颜敏，李鑫，张向，张权，
申请(专利权)人：河海大学，
类型：发明
国别省市：