[發明專利]一種水凝物變量高斯轉換方法

有效

• 申請號: 201910363637.X
• 申請日: 2019-04-30
• 公開（公告）號: CN110059298B
• 公開（公告）日: 2023-02-14
• 發明（設計）人: 陳耀登;孟德明;王元兵;高玉芳;孫濤;陳海琴
• 申請（專利權）人: 南京信息工程大學
• 主分類號: G06F17/18
• 分類號: G06F17/18
• 代理公司: 南京匯盛專利商標事務所(普通合伙) 32238
• 代理人: 張立榮;吳揚帆

本發明的水凝物變量高斯轉換方法，首先通過集合預報方法獲取一組水凝物變量集合樣本；再由高斯轉換算法對各集合成員中的各水凝物變量進行三維全場轉換，獲取更為高斯的水凝物轉換變量集合樣本；最終計算得到的水凝物變量集合平均作為水凝物變量背景場，集合擾動作為水凝物變量背景誤差的樣本。有益效果：新構造的水凝物轉換變量的背景誤差滿足高斯分布特征，滿足資料同化系統高斯無偏的假定，新構建的水凝物轉換變量能夠作為資料同化系統的控制變量，實現同化系統對水凝物變量的合理分析。

技術領域

本發明涉及大氣科學技術領域，尤其涉及一種水凝物變量高斯轉換方法。

背景技術

隨著計算機技術的飛速發展，數值天氣預報模型的不斷完善以及資料同化方法的廣泛應用，利用數值預報模式來提供天氣預報結果已經成為全球各大業務預報中心不可替代的可用參考方法。數值天氣預報很大程度上依賴于初始場信息的準確性，而初始場中云和降水信息的合理表征對降水預報有很大的影響。因此，利用資料同化方法來改善數值模式初始場中云和降水信息對改善數值預報，尤其是降水預報有著重要的意義。資料同化的分析過程可以看作是在給定觀測資料和先驗背景估計條件下求取大氣狀態的概率密度函數的最大似然估計。由貝葉斯函數可知，同化系統中分析場誤差、背景場誤差以及觀測誤差的概率密度分布函數應當滿足高斯無偏的假定。因此，同化系統的構建，首先要滿足控制變量的背景誤差應當滿足高斯無偏的假定。

在同化系統中，要實現對水凝物變量的直接分析，需要將水凝物作為同化系統的控制變量，因此水凝物控制變量的背景誤差分布需要滿足高斯無偏的假定。由于與云相關的物理過程的強非線性，水凝物分析和預報的不確定性以及不連續性，水凝物變量的背景誤差遠遠偏離高斯分布。目前，絕大部分同化系統采用水凝物變量自身作為控制變量，直接回避了水凝物變量非高斯的問題。采用水凝物變量的對數作為控制變量的方案也在部分系統中得到應用，但該方案并沒有實際解決水凝物變量的非高斯問題。還有一些研究將總含水量(水凝物混合比與水汽混合比的和)作為同化系統的控制變量，總含水量變量相對更為高斯，但水凝物分析增量需要從總含水量增量中分離，這又帶來了新的問題。

發明內容

本發明目的在于克服上述現有技術的不足，尋求一種轉換方式將水凝物變量轉換為更高斯的變量，使得水凝物轉換變量的背景誤差的分布能夠接近高斯分布，滿足同化系統的基本假定。為了有效改善水凝物變量背景誤差的強非高斯性，實現資料同化系統對水凝物變量的合理分析，提供了一種水凝物變量高斯轉換方法，使得轉換后的水凝物變量背景誤差分布更接近高斯分布，具體由以下技術方案實現：

所述水凝物變量高斯轉換方法，包括如下步驟：

步驟1)通過集合預報方法獲取一組成員數為N的集合預報樣本；

步驟2)讀取集合預報樣本，從集合預報樣本中提取預報場，獲取水凝物變量集合樣本q₁,q₂,…,q_n,…,q_N(粗體表示矢量矩陣，區別于非粗體的變量數值)；

步驟3)對水凝物變量集合樣本進行質量控制，對集合成員q_n，根據公式(1)計算該成員各層有值區域內水凝物變量平均值

式(1)中，(i,j,k)為空間坐標，q_i,j,k表示水凝物變量，N_k表示垂直層k內q_i,j,k＞0的水平格點數，對于的層次，將該層水凝物變量賦值為0；步驟4)對集合成員q_n，根據公式(2)計算該成員二維的水凝物變量垂直平均量

式(2)中，N_z為水凝物變量垂直廓線的層數；

步驟5)由高斯轉換公式(3)對集合成員q_n中各水凝物變量進行三維全場轉換，獲取更為高斯的水凝物轉換變量集合樣本，