[發明專利]一種通過同化閃電資料改進強對流預報的方法

有效

• 申請號: 202110089247.5
• 申請日: 2021-01-22
• 公開（公告）號: CN112558188B
• 公開（公告）日: 2022-05-27
• 發明（設計）人: 甘茹蕙;楊毅;郭樹昌
• 申請（專利權）人: 蘭州大學
• 主分類號: G01W1/10
• 分類號: G01W1/10;G06F30/20
• 代理公司: 蘭州中科華西專利代理有限公司 62002
• 代理人: 曹向東

1.一種通過同化閃電資料改進強對流預報的方法，包括以下步驟：

⑴根據對流活動中閃電頻數和云頂高度之間的關系為：，而最大垂直速度與云頂高度之間的關系為，建立閃電頻數和最大垂直速度之間的觀測算子：；

式中：w_max表示最大垂直速度，單位：m/s；F為每公里每分鐘的閃電頻數； Z為云頂高度，單位：km；

⑵提取同化時刻前20分鐘的閃電資料，根據所述閃電頻數和最大垂直速度之間的觀測算子將所述閃電資料轉化為1 km的網格上的最大垂直速度，然后將該1 km的最大垂直速度分配到數值模式網格上；

⑶根據GGF方法，利用背景場計算得到各個變量的垂直局地化函數；所述垂直局地化函數按下述方法計算：

①令N表示樣本大小，L表示觀測數，M表示模式的垂直層，表示來自第n個樣本的第m層的第l個觀測處的模式狀態變量；其中，，；是的集合平均；

②按下述方法根據背景場構造一組觀測擾動：，；式中：代表來自第n個樣本的第l個觀測；是由閃電轉換的第l個最大垂直速度；是計算得到的第n個樣本的觀測擾動；是的平均，其中是的平均，，是觀測算子；

③觀測和模式變量之間的相關系數可以通過以下公式計算：

；

式中：為相關系數；代表的集合平均；

④相關系數隨機地分為G個組，每個組有Q個樣本，則相關系數表示為，以及，所有的G個組中Q個樣本的估計相關的均方根差表示為：

；

均方根最小化得到：，是計算得到的自適應的垂直局地化函數，即GGF函數； G取16；

⑷利用集合均方根濾波方法，結合所述垂直局地化函數同化代理最大垂直速度，循環同化四次后得到分析場；

在EnSRF中，上標a，b，o分別表示分析場、背景場以及觀測，x^b是模式預報的背景場，y^o為一系列觀測，分析場x^a的最小方差估計根據卡爾曼濾波方程可以表示為：

，

，

其中：H是觀測算子H'的線性化形式，觀測算子H'是狀態量x到觀測y^o之間投影關系，K是卡爾曼增益矩陣，P^b是背景誤差協方差矩陣，R是觀測誤差協方差矩陣，在EnSRF中沒有觀測擾動（），集合平均（）和第i個集合的偏差（）可以表示為：

，

；

其中 稱為“簡化”卡爾曼增益矩陣，定義如下：

；

⑸利用所述分析場繼續預報得到預報場；

⑹進行預報檢驗。

2.如權利要求1所述的一種通過同化閃電資料改進強對流預報的方法，其特征在于：所述步驟⑷集合均方根濾波方法中的觀測變量是最大垂直速度w_max；分析變量包括風場、擾動位溫、擾動位勢、水汽混合比、雨水混合比、冰混合比、霰混合比、云混合比、雪混合比。