[发明专利]附加扰动的集成混合集合Kalman滤波天气预报同化方法及装置

权利要求书

1.一种附加扰动的集成混合集合卡尔曼滤波天气预报同化方法，其特征在于，在集合卡尔曼滤波的框架下进行，包括以下步骤：

步骤一、给定一组预报集合以及给定需要同化的观测资料

获取给定的预报集合的循环集合扰动，并基于所得到的循环集合扰动，计算出对应的背景误差协方差；

步骤二、抽取气候态集合扰动

2.1、基于给定的预报集合，在需要同化观测的时刻，往前积分一段时间，并不断循环同化后获得一段气候态时间序列；

2.2、从步骤2.1中所获取到的气候态时间序列中随机抽取一组数据，构成气候态集合扰动；

2.3、根据步骤2.2得到的气候态集合扰动，参照步骤一中背景误差协方差的计算方式，以计算出对应的气候态背景误差协方差；

步骤三、分别计算混合卡尔曼增益、混合的减小卡尔曼增益

3.1、在需要同化观测的时刻，基于步骤一得到的背景误差协方差，分别计算估计的卡尔曼增益以及估计的减小卡尔曼增益，基于步骤二得到的气候态背景误差协方差，并参照估计的卡尔曼增益以及估计的减小卡尔曼增益的计算方式，以分别对应地计算出估计的气候态卡尔曼增益以及估计的气候态减小卡尔曼增益；

3.2、将步骤3.1中所得到的估计的卡尔曼增益、估计的气候态卡尔曼增益加权平均后，即可计算出混合卡尔曼增益；将步骤3.1中所得到的估计的减小卡尔曼增益、估计的气候态减小卡尔曼增益加权平均后，即可计算出混合的减小卡尔曼增益；

步骤四、用混合卡尔曼增益矩阵、混合的减小卡尔曼增益同化观测资料

对于步骤一给定的需要同化的观测资料，在同化过程中，采用步骤3.2所得到的混合卡尔曼增益来更新后验集合均值..、采用步骤3.2所得到的混合的减小卡尔曼增益来更新后验集合扰动；

步骤五、获取后验循环集合

将更新后的后验集合扰动，与更新后的后验集合均值 相加，即可得到与先验循环集合成员一一对应的后验循环集合成员；所述的后验循环集合成员被用来积分到下一轮同化循环中。

2.根据权利要求1所述的附加扰动的集成混合集合卡尔曼滤波天气预报同化方法，其特征在于，步骤一中，给定的预报集合为{}，集合大小为N；

预报集合的集合平均为：；

预报集合的第i个集合成员的集合扰动为：；

预报集合的循环集合扰动X为：；

背景误差协方差。

3.根据权利要求2所述的附加扰动的集成混合集合卡尔曼滤波天气预报同化方法，其特征在于，步骤二中，从气候态时间序列中随机抽取N_c个数据，以构成所述的气候态集合扰动：

气候态背景误差协方差。

4.根据权利要求3所述的附加扰动的集成混合集合卡尔曼滤波天气预报同化方法，其特征在于，在从气候态时间序列中抽取N_c个气候态集合扰动前，先选定适用于给定的预报集合的膨胀系数，以扩大给定的预报集合的离散度。

5.根据权利要求3所述的附加扰动的集成混合集合卡尔曼滤波天气预报同化方法，其特征在于，步骤3.1中，估计的卡尔曼增益为：

估计的减小卡尔曼增益为：

估计的气候态卡尔曼增益：

估计的气候态减小卡尔曼增益：

式中：X表示预报集合的循环集合扰动；表示气候态集合扰动；表示背景误差协方差；表示气候态背景误差协方差，H₁是观测对模式变量求偏导的雅各比矩阵， 表示舒尔积；y为给定的需要同化的观测资料，R为给定的需要同化的观测资料的误差协方差矩阵。