[發明專利]一種應用于降雨預報的數據同化方法

有效

• 申請號: 201911195801.7
• 申請日: 2016-07-20
• 公開（公告）號: CN110927827B
• 公開（公告）日: 2021-06-22
• 發明（設計）人: 劉佳;李傳哲;田濟揚;邱慶泰;王洋
• 申請（專利權）人: 中國水利水電科學研究院
• 主分類號: G01W1/10
• 分類號: G01W1/10
• 代理公司: 成都余行專利代理事務所(普通合伙) 51283
• 代理人: 邢智勇

1.一種應用于降雨預報的數據同化方法，包括以下幾個步驟：

步驟1、數據同化方法的選取；

所述步驟1中數據同化方案選取目前應用效果較好的三維變分數據同化方法和集合卡爾曼濾波同化方法,形成數據同化方法集合；

步驟2、構建多源氣象信息數據庫；

所述的步驟2選用美國國家大氣研究中心NCAR提供的地表觀測數據和高空觀測數據、區域雷達數據、衛星遙感數據、火箭探空數據，形成氣象信息數據庫；

所述步驟2中用于數據同化的觀測數據均為降雨數據，其單位為mm；

步驟3、對多源氣象信息進行數據同化；

步驟3.1、確定數據同化的方案共30種：

，

同時對多種數據進行同化時，并非是對兩種數據之和進行同化，而是在操作時，依次對兩種數據進行同化；步驟3.2、步驟3.1采用降雨預報的相對誤差來判斷各數據同化方案的優劣：

式中，α_i為第i個數據同化方案同化后的降雨預報的相對誤差，p_i′為第i個數據同化方案同化后的預報降雨量，p_i為對應的實測降雨量，i取1,2,3，……,29,30；

步驟3.3、根據步驟3.2中的相對誤差，確定整體效果優的同化方法：計算三維變分數據同化方法的整體相對誤差m與集合卡爾曼濾波法的整體相對誤差n：

若mn，則三維變分同化的整體效果優于集合卡爾曼濾波法，若mn，則集合卡爾曼濾波法整體效果優于三維變分同化，若m＝n，則三維變分同化與集合卡爾曼濾波法整體效果相同。

步驟4、確定最佳同化數據集；

步驟4是根據步驟3.3確定的整體效果優的同化方法，在15個三維變分數據同化方法方案或15個集合卡爾曼濾波法方案中，相對誤差最小的5個方案所采用的同化數據，構成研究區的最佳同化數據集，為下一次降雨預報進行數據同化提供依據，選出表現較好的5個數據同化方案形成數據集來進行預報的方法可稱為集合預報，基于這5個數據同化方案分別進行降雨預報，最終可獲得5個降雨預報結果，可以提高降雨預報的精度，而且增加多源氣象信息可以彌補不同氣象數據的不足，使用上述最佳同化數據集為下一次降雨預報進行數據同化提供應用。