[發明專利]一種基于改進背景誤差協方差矩陣預測大氣參數的方法

有效

• 申請號: 201811147232.4
• 申請日: 2018-09-29
• 公開（公告）號: CN110968926B
• 公開（公告）日: 2023-05-02
• 發明（設計）人: 何杰穎;張升偉;董曉龍
• 申請（專利權）人: 中國科學院國家空間科學中心
• 主分類號: G06F30/20
• 分類號: G06F30/20;G06F119/08;G06F17/18
• 代理公司: 北京方安思達知識產權代理有限公司 11472
• 代理人: 陳琳琳;楊青

1.一種基于改進背景誤差協方差矩陣預測大氣參數的方法，包括：

步驟1)將衛星觀測數據輸入WRF模型；輸出指定時刻、指定空間分辨率格點上的用于氣象預報的大氣參數變量；

步驟2)計算大氣參數中同種參數的變量方差和不同參數間的協方差；

步驟3)繪制大氣參數變量與預報時長的關系曲線，由關系曲線得到大氣參數變量與預報時長具有線性相關性的時間段；

步驟4)構建背景誤差協方差矩陣，主對角線元素為大氣參數中同種參數變量的方差隨預報時長的變化量，非對角線元素為大氣中不同參數變量間的協方差隨預報時長的變化量；

步驟5)將衛星觀測數據和背景誤差協方差矩陣輸入WRF同化模型，從而得到大氣參數在預報時長內的預測值。

2.根據權利要求1所述的基于改進背景誤差協方差矩陣預測大氣參數的方法，其特征在于，所述步驟1)包括：

步驟1-1)取0，6，12，18小時的再分析數據為背景場數據輸入WRF模型，選取區域格點為15公里；

步驟1-2)輸出指定時刻、指定空間分辨率格點上的大氣參數，所述大氣參數包括熱力學參數和水凝物參數；所述熱力學參數包括溫度和濕度，所述水凝物參數包括云、雨、雪、冰和霰粒子；

步驟1-3)設預報樣本的大氣參數上標-f表示為預報樣本，每個包括溫度、濕度和云、雨、雪、冰及霰粒子的水凝物密度7個參數值，其中云、雨、雪、冰和霰粒子的水凝物密度ρ_h值，通過以下步驟得出：

步驟1-3-1)設水凝物參數混合比為Q_h，Q_h分別采用Q_cl、Q_r、Q_s、Q_i、Q_g的數值；其中Q_cl表示云水混合比，Q_r表示云雨混合比，Q_s表示雪混合比，Q_i表示冰混合比，Q_g表示霰粒子混合比；

步驟1-3-2)分別計算云、雨、雪、冰和霰粒子不同水凝物密度ρ_h，ρ_h分別采用ρ_cl，ρ_r，ρ_s，ρ_i，ρ_g來分別表示云密度、雨密度、雪密度、冰密度和霰粒子密度的值，單位為g/m³；

其中Q_v為水汽混合比，ρ_v為水汽密度。

3.根據權利要求1所述的基于改進背景誤差協方差矩陣預測大氣參數的方法，其特征在于，所述步驟2)包括：

步驟2-1)計算k個大氣參數的背景誤差

為t時刻大氣參數中的第i個參數變量的背景誤差，a表示為分析樣本；Δt表示為時間增量，表示初始時刻的第i個大氣參數的分析樣本，為Δt時刻后的第i個大氣參數的預報樣本，1≤i≤k；

步驟2-2)計算大氣參數背景誤差的方差

步驟2-3)計算不同大氣參數背景誤差的協方差

其中，1≤j≤k,i≠j。

4.根據權利要求3所述的基于改進背景誤差協方差矩陣預測大氣參數的方法，其特征在于，所述步驟3)的大氣參數變量與預報時長的關系曲線包括熱力學參數變量與預報時長的關系曲線和水凝物參數變量與預報時長的關系曲線。

5.根據權利要求4所述的基于改進背景誤差協方差矩陣預測大氣參數的方法，其特征在于，所述步驟2)方差和協方差表達為Δt的函數σx_i²(Δt)和σx_ix_j(Δt)：

其中ΔT表示為預報時長，是偏置。

6.根據權利要求4所述的基于改進背景誤差協方差矩陣預測大氣參數的方法，其特征在于，所述步驟3)的熱力學參數變量的預報時長為9小時，所述水凝物參數變量的預報時長為4.5小時。