基于时间滞后集合的快速更新混合同化方法

摘要

本发明提出了一种基于时间滞后集合的快速更新混合同化方法，根据业务数值预报系统高频同化观测资料并高频输出预报场的特点，为有效引入流依赖的背景误差协方差，同时又有效降低集合预报带来的计算量，将基于历史样本的由不同时刻初始场得到的相同时刻的预报场构成的时间滞后集合计算得到的流依赖背景误差协方差与三维变分的模型化静态背景误差协方差相结合，以期在不增加或仅增加很小计算代价和存储成本的前提下，提高目前基于变分同化方法的数值预报系统的同化和预报效果。

主权项

一种基于时间滞后集合的快速更新混合同化方法，该方法包括以下步骤：第一步：选取与同化分析时刻相邻的前t天的历史预报数据作为样本，同化间隔设为T小时，以各时刻初始场积分预报得到相同时刻预报场构建时间滞后集合，预报时效为24t小时，预报场每间隔T小时输出一次，该时间滞后集合中共有N个成员，分别为x₁，x₂，x₃，…x_N；第二步：计算上述时间滞后集合成员间的差异，即x₂‑x₁，x₃‑x₁，…，x_N‑x₁，x₃‑x₂，x₄‑x₂，…，x_N‑x₂，……，x_N‑x_N‑1；第三步，将上步时间滞后集合成员间的差异代入下式，得到集合预报误差的无偏估计$x_{n,b}^e=(x_j-x_i)/\sqrt{N-1},1\le i<j\le N$式中，x_i和x_j为上述时间滞后集合中的两个成员，x_i‑x_j为上步得到的时间滞后集合成员间的差异；N为集合成员数；共有个；b表示背景场标志；n表示的序号；其中1≤i<j≤N；第四步：利用第三步得到的代入公式将得到的δx代入集合‑变分同化算法中，进行混合同化，优化该算法的目标函数，得到混合同化分析场；其中，δx为同化总分析增量，δx₁是静态协方差分析增量，α_n为集合扩展控制变量；第五步：利用第四步得到的混合同化分析场进行t天预报，预报结果每T小时输出一次。