含有开关参数化物理过程的模式变分资料同化的非光滑优化方法:几个理论问题

时间、空间上离散的模式如果含有带开关的参数化物理过程，某些对应的变分同化问题可以看成为非光滑优化问题。本系统地讨论了与此相关的几个理论问题。首先，利用次梯度这个非光滑优化中的基本概念可以对通常的伴随方程的解进行清楚的解释和定义。利用一个带对流调整的多层扩散模式，演示了通常的伴随方程的解在奇异点处不是由代价函数的Gateaux导数构成，而是代价函数的一个次梯度。其次，在非光滑优化的框架下对现有的解决这类问题的方法进行了评述。这些方法包括：（1）利用光滑优化方法和通常的伴随模式，并且讨论了这个方法的收敛条件；（2）正则化方法。这个方法是把模式中不光滑的项用光滑的项近似，以把问题变为光滑优化问题。（3）次梯度方法。这个方法利用通常的伴随模式来计算一个次梯度，是收敛的算法，不过收敛速度很慢。（4）非光滑优化中的Bundle方法。这个方法比次梯度方法收敛得快，不过需要利用所有的次梯度信息。由于计算所有的次梯度十分困难，现有的Bundle方法大都进行了一些改变，仅需要用户能够计算出一个次梯度。不过这个改变是无奈的，多个次梯度的信息可以提高Bundle方法的效率。本最主要的工作是提出了集值伴随方程的概念。集值伴随模式可以在奇异点处计算出所有支撑次梯度，因此利用集值伴随方程有可能提出基于Bundle方法的更好算法。     

基于遗传算法的四维变分资料同化技术的研究

将遗传算法应用于四维变分资料同化问题,提供一种新的较为有效的数值预报初始场优化方法,给出了相应的理论依据和详细算法,并结合变分问题本身的特点,设计合理的遗传编码、遗传操作和遗传参数.同时,以二维的浅水方程模式为例建立基于遗传算法的变分同化模型,并从多方面与伴随模式变分同化方案进行分析比较.数值试验结果表明,基于遗传算法的变分同化方案取得了比较满意的同化效果.     

应用粒子群算法优化地位指数曲线模型参数研究

以优势高和地位指数的估测误差最小为目标函数,采用粒子群优化算法求解地位指数曲线模型的参数.结合实例与免疫算法比较,结果表明:粒子群优化算法求解的参数使模型的总体误差更小,精度更高,拟合效果更理想,更加科学合理,同时也提高了幼林的估算精度.研究的结果为森林经营中生长模型参数的求解以及相关研究提供了新的应用思路,也拓宽了粒子群优化算法在林业科学中的应用.     

基于进化方向遗传算法的四维变分资料同化方法

数值天气预报模式初始时刻要素场的变分同化问题是一个非线性最优化问题。利用进化方向遗传算法（EDGA）求解该最优化问题，并对理想初始场作数值模拟，结果表明模拟的效果较好。     

Variational assimilation of satellite cloud water/ice path and microphysics scheme sensitivity to the assimilation of a rainfall case

Hydrometeor variables (cloud water and cloud ice mixing ratios) are added into the WRF three-dimensional variational assimilation system as additional control variables to directly analyze hydrometeors by assimilating cloud observations. In addition, the background error covariance matrix of hydrometeors is modeled through a control variable transform, and its characteristics discussed in detail. A suite of experiments using four microphysics schemes (LIN, SBU-YLIN, WDM6 and WSM6) are performed with and without assimilating satellite cloud liquid/ice water path. We find analysis of hydrometeors with cloud assimilation to be significantly improved, and the increment and distribution of hydrometeors are consistent with the characteristics of background error covariance. Diagnostic results suggest that the forecast with cloud assimilation represents a significant improvement, especially the ability to forecast precipitation in the first seven hours. It is also found that the largest improvement occurs in the experiment using the WDM6 scheme, since the assimilated cloud information can sustain for longer in this scheme. The least improvement, meanwhile, appears in the experiment using the SBU-YLIN scheme.     

卫星微波观测资料在混合同化中的应用

利用美国环境预报中心(NCEP)的GSI(Gridpoint Statstical Interpolation)业务同化系统,采用三维变分同化方法(3DVAR)和三维变分混合同化方法(3DVAR-Ensemble),针对2013年5月8日发生在我国华南地区的一次强降水天气过程进行了数值模拟试验研究,设计了不同组试验方案,将常规观测资料和AMSU-A\MHS\ATMS辐射率亮温资料直接同化进入区域大气模式WRF中,对比分析不同同化试验方案对模式初始场及降水预报效果的影响。数值试验结果表明:从初始时刻的同化增量来看,各试验组均改变了初始场结构,但增量的大小和分布却不同。加入ATMS微波资料的分析增量要小于同化AMSU-A+MHS的;Hybrid同化方法使用具有"流依赖"的背景误差协方差在一定程度上减小了模拟区域周围的虚假增量,使初始场的分布更真实和合理。从降水模拟的强度和空间分布评估结果来看,使用Hybrid方法同化ATMS的资料可以比较准确预报出降水中心的位置。综合而言,采用Hybrid的方法同化ATMS的资料最优。     

基于粒子群优化的投影寻踪聚类模型及其应用

投影寻踪聚类分析是根据设计的投影指标函数,并在相关约束条件下进行问题优化分析的过程.给出了用于求解投影指标函数的粒子群算法,并将构造的模型应用于森林承载力评价.仿真实验结果表明:与基于遗传算法优化的模型比较,基于粒子群优化的模型简单、容易实现并且没有许多参数需要调整;在应用上,基于粒子群优化的模型可获得更优的解,并可预计模型在森林承载力评价中具有重要的应用价值.     

在数值预报中应用卫星反演资料的质量控制研究

资料变分同化作为提高数值预报准确率的有效手段之一，受到了越来越多的关注。如何将分辨率较高的卫星资料应用到数值预报中，弥补常规观测网时空分辨率的不足，成为数值天气预报的重要课题。以1996年6月28-29日发生在江淮流域的暴雨过程为例，依据其中尺度场和能量场特征，分别以低云量、急流、湿静力能为标准设计了三套质量控制方案。将质量控制后的反演湿度场变分同化并应用到中尺度MM5模式中，结果表明：经质量控制后，可以明显地改善降水区域及降水量的预报；对降水预报，特别是强降水天气过程的预报，该质量控制方案具有普遍意义。     

粒子群优化算法在随机分布控制中的应用

将粒子群优化算法应用到随机分布系统中,其随机系统控制目标不局限于传统的均值和方差,而是估算某些变量的概率密度函数.该方法能减少基于泛函算子模型的随机分布控制算法在仿真过程中的计算量,避免计算中间变量的概率密度函数,且对模型的要求不高,从而使控制结果更加精确高效.     

Parallel Computing of a Variational Data Assimilation Model for GPS／MET Observation Using the Ray-Tracing Method

The Spectral Statistical Interpolation (SSI) analysis system of NCEP is used to assimilate me-teorological data from the Global Positioning Satellite System (GPS/MET) refraction angles with thevariational technique. Verified by radiosonde, including GPS/ME% observations into the analysis makesan overall improvement to the analysis variables of temperature, winds, and water vapor. However, thevariational model with the ray-tracing method is quite expensive for numerical weather prediction andclimate research. For example, about 4 000 GPS/MET refraction a;~gles need to be assimilated to producean ideal global analysis. Just one iteration of minimization will take more than 24 hours CPU time onthe NCEP‘s Cray C90 computer. Although efforts have been taken to reduce the computational cost, it isstill prohibitive for operational data assimilation. In this paper, a parallel version of the three-dimensional variational data assimilation model of GPS/MET occultation measurement suitable for massive parallelprocessors architectures is developed. The divide-and-conquer strategy is used to achieve parallelism and isimplemented by message passing. The authors present the principles for the code‘s design and examine theperformance on the state-of-the-art parallel computers in China. The results show that this parallel modelscales favorably as the number of processors is increased. With the Memory-IO technique implemented bythe author, the wall clock time per iteration used for assimilating 1420 refraction angles is reduced from45 s to 12 s using 1420 processors. This suggests that the new parallelized code has the potential to beuseful in numerical weather prediction (NWP) and climate studies.     

基于遗传算法与模式搜索的混合优化算法

为了更好地实现全局优化,提出一种遗传模式搜索(Genetic Pattern Search,GPS)算法,该算法结合了遗传算法(GA)的强全局搜索能力与泛化模式搜索算法(PS)的强局部搜索能力.算法流程分为两步:首先是GA与PS联合实现粗搜索;其次是PS实现细搜索.实验对Hump、Powell、Rosenbrock、Schaffer、Woods测试函数进行搜索,表明GPS算法的成功率明显优于改进遗传算法与改进模式搜索算法,可作为一种有效可行的全局优化算法.     

FY-3A卫星微波资料的集合变分混合同化试验

以2012年"北京7.21暴雨"为例,实现了集合变分混合同化方法对FY-3A的微波温度仪和微波湿度仪资料的直接同化,并与三维变分方法进行了比较。结果表明:虽然两种同化方法同化FY-3A微波资料都能改进降水模拟效果,但是与实况相比,集合变分混合同化方法改进效果更为明显,其能有效减少虚假强降水的模拟,改进强降水中心位置的模拟,SAL评分定量检验也同样表明,集合变分混合同化方法对暴雨的模拟效果要优于三维变分同化方法;无论是热力学变量还是动力学变量,集合变分同化得到的初始场均方根误差均显著小于三维变分同化的结果;两种方法同化FY-3A微波资料均能改变初始场中的各种物理量信息,但不同方法得到的同化增量大小和分布却有明显的差异:三维变分同化方法对初始场的调整区域和强度都要大于混合同化方法,且其同化增量表现出均匀和各向同性的分布特点;而利用集合信息的混合同化方法得到的同化增量分布表现为非均匀性和各向异性,具有"流依赖性"的特征,这使得初始场的分布更合理,有利于改善降水的模拟效果。     

Study on the Variational Assimilation Technique for the Retrieval of Wind Fields from Doppler Radar Data

This paper introduces a variational assimilation technique for the retrieval of wind fields from Doppler radar data. The assimilated information included both the radial velocity (RV) and the movement of radar echo. In this assimilation technique, the key is transforming the movement of radar echo to a new radar measuring variable- "apparent velocity" (AV). Thus, the information of wind is added, and the indeterminacy of recovering two-dimensional wind only by AV was overcome effectively by combining RV with AV. By means of CMA GRAPES-3Dvar and CINRAD data, some experiments were performed. The results show that the method of retrieval of wind fields is useful in obtaining the construction of the weather system.     

时间加密探空观测对分析和预报质量的敏感性研究

探空观测是气象资料同化中最基本的常规观测资料,对同化分析和预报的有效改善具有重要作用。由于现有探空观测站的空间分辨率较低,分布不均匀,且每日仅有两次观测,数量偏少,限制了其分析场对中小尺度大气状态的准确再现能力。自我国L波段雷达-数字探空仪更新换代以来,探空观测具备了获取每日4次、垂直分辨为秒级和分钟级的大气廓线资料。本文利用WRF中尺度数值模式,通过06时（世界时,下同）加密探空资料和12时常规探空资料的有效同化,研究分析了时间加密探空观测资料对同化分析和预报质量的敏感性影响。结果表明：同化06时的时间加密探空资料的午后暴雨预报质量优于12时常规探空观测。具体而言,同化06时的时间加密探空资料预报的大雨和暴雨的预报技巧高于12时常规探空资料;位势高度、温度和风场等预报场的均方根误差在高层的改进效果更加明显;06时的时间加密探空资料的同化对高层的高空急流和低层的水汽通量散度的预报质量贡献更大。批量试验进一步证实了有效同化时间加密探空资料对分析和数值预报效果改进的积极意义。     

激光衍射法测量粒子群窄分布反演优化算法

针对激光衍射法中粒子群窄分布反演普遍存在峰位粒径定位不准及峰值偏差较大的问题,提出了一种适合粒子群窄分布的二次分环反演遗传优化算法.大量数值模拟计算结果表明:应用优化算法反演的粒度分布曲线与实际粒度分布曲线的一致性得到显著提高,在1~140 μm量程内,粒子群窄分布的峰值粒径定位准确,与实际值相比差值小于1 μm,且峰值的精度得到大幅提高,相对误差减小到10％左右.     

降水量的直接同化对初始场的影响

四维变分法用严格的数学方法、合乎逻辑的物理过程根据观测资料和模式本身来获得一个最优的初始场,是当前最先进的四维资料同化方法之一.作者用四维变分法对自动站降水量作直接同化,对初始场增量进行了分析.结果表明降水量的同化对初始场中热力性质的量影响相对较大,对低层的影响大于高层,大部分增量在925 hPa至850 hPa层间达最大.通过同化,北京地区对流不稳定性明显增加.对风场的增量分析表明,同化增加了一些中尺度信息.对于散度场和水汽通量散度场,同化有使低层辐合加强的趋势.通过同化,在MM5初始场上增加了原先没有     

DRP-4DVar方法同化AIRS反演资料在一次江淮流域暴雨中的应用

利用经济省时的降维投影四维变分同化方法(DRP-4DVar),在2009年7月22～23日江淮流域的一次大暴雨过程中同化晴空条件下高光谱大气红外探测仪(AIRS)反演温度、湿度廓线,改进此次强降水过程的模拟。试验结果分析显示,同化AIRS反演的温度及湿度场后,基于四维变分同化系统的模式约束,能够改进湿度场、高度场、高低层散度场。从累积降水量偏差图及同化试验增量图可以看到,正降水量偏差对应于正湿度增量、负位势高度增量及低层负散度高层正散度增量,负降水量偏差则与之相反。同化试验较参照试验可更好地模拟出暴雨的天气形势、对暴雨的落区及强度有更好的反映。此外,从单次同化与连续同化的试验对比结果看出,连续同化试验结果较单次同化结果有进一步的改进,说明不断加入新的观测资料可以更好地模拟强降水过程。     

江西省中小水电智慧气象服务技术研究及应用效果检验

基于高精度DEM及水系数据的流域集雨区划分,研究了江西省中小水电站集雨区划定技术方法;通过对水库集雨区上降水预报和观测站点的实况两者对比分析,建立了基于库区的多模式本地化水库面雨量预报方法;通过模式参数化率定方法以及雨洪耦合来水量预报方法的研究,建立了水库来水量预报模型.利用2007—2020年水文数据以及降水实况和模式数据,检验了七一水库2020年逐7 d面雨量预报效果.检验结果表明,面雨量预报模型在0—3 d的平均预报准确率为70.1％;中雨和大雨量级的降水预报准确率分别为30.7％和28.3％,暴雨、大暴雨预报具有一定的指示意义;改进后的流量模拟效果进一步提升,强降水过程的流量预报效果明显改善.     

四维变分同化和集合平方根滤波联合反演土壤湿度廓线的研究

提出将集合平方根滤波（EnSRF）估计的预报误差协方差用于四维变分（4DVAR）的同化方案（文中称混合四维变分同化方法,简称混合方法）来反演土壤湿度廓线,该方法由两个同化时段构成: 第一时段为EnSRF,第二时段为4DVAR,此种组合可以充分发挥每一同化方法的优势。通过同化表层土壤湿度观测反演土壤湿度廓线这一理想试验来验证方法的可行性,并与EnSRF和4DVAR的反演结果进行比较,结果表明, 混合方法反演的分析时刻土壤湿度廓线都优于EnSRF和4DVAR的结果。与此同时,为了克服小样本在估算背景场误差协方差矩阵时出现的虚假相关对反演的干扰, 提出在原有协方差矩阵中加入具有高斯指数函数成分来降低其影响;与修正前结果相比,反演的中下层（地下34～100 cm） 土壤湿度的均方根误差从0.036 cm3/cm3降到0.016 cm3/cm3, 降幅为55.6%, 更重要的是大大降低了部分深度处反演土壤湿度的误差, 如地下90 cm处误差从0.085 cm3/cm3降到0.024 cm3/cm3, 降幅达71.8%。