曹小群,張衛(wèi)民,宋君強(qiáng),劉柏年
國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院,長(zhǎng)沙 410073
球面小波背景誤差協(xié)方差模型的設(shè)計(jì)
曹小群,張衛(wèi)民,宋君強(qiáng),劉柏年
國(guó)防科學(xué)技術(shù)大學(xué)計(jì)算機(jī)學(xué)院,長(zhǎng)沙 410073
在全球變分資料同化系統(tǒng)中設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了基于球面小波的背景誤差協(xié)方差(B)模型。引入框架理論構(gòu)造了球面小波函數(shù);設(shè)計(jì)了一個(gè)基于球面小波變換的全球B矩陣模型;分別通過(guò)理想數(shù)值試驗(yàn)和在全球變分同化系統(tǒng)中的實(shí)現(xiàn)對(duì)新模型的有效性進(jìn)行了驗(yàn)證。試驗(yàn)結(jié)果表明:基于球面小波的背景誤差協(xié)方差模擬方法能夠克服由有限背景誤差樣本引入的取樣噪聲,能估計(jì)出真實(shí)的背景誤差相關(guān)函數(shù);在全球變分同化系統(tǒng)中新模型能夠模擬出在物理和動(dòng)力上正確和有效的背景誤差結(jié)構(gòu)函數(shù)。
背景誤差協(xié)方差;球面小波;變分資料同化;數(shù)值天氣預(yù)報(bào)
以高性能計(jì)算為基礎(chǔ)的數(shù)值天氣預(yù)報(bào)(NWP)技術(shù)能有效克服一般預(yù)報(bào)方法產(chǎn)品不夠豐富、可用預(yù)報(bào)時(shí)效短、海量氣象觀測(cè)數(shù)據(jù)處理能力弱等缺點(diǎn),已經(jīng)成為氣象部門(mén)制作業(yè)務(wù)天氣預(yù)報(bào)的根本科學(xué)途徑。全球大氣資料同化是把全球范圍觀測(cè)資料和對(duì)大氣運(yùn)動(dòng)的動(dòng)力學(xué)認(rèn)識(shí)進(jìn)行最優(yōu)結(jié)合的一類信息融合方法,目的是產(chǎn)生出與所有已知信息(包括觀測(cè)資料、背景場(chǎng)及它們對(duì)應(yīng)的誤差信息)最一致的大氣狀態(tài)場(chǎng)。大規(guī)模并行計(jì)算機(jī)性能的不斷發(fā)展有力地推動(dòng)著全球中期數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模式分辨率的不斷提高,當(dāng)前條件下發(fā)展業(yè)務(wù)化的全球中小尺度數(shù)值天氣預(yù)報(bào)系統(tǒng)已成為可能,從而使全球中期數(shù)值天氣預(yù)報(bào)系統(tǒng)能為臺(tái)風(fēng)和暴雨等災(zāi)害性天氣的預(yù)報(bào)和監(jiān)測(cè)提供更好的科學(xué)依據(jù)[1]。全球數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模式分辨率的提高對(duì)提供初始場(chǎng)的資料同化[2-9]系統(tǒng)也提出了新要求:資料同化系統(tǒng)分辨率需要相應(yīng)提高,同時(shí)背景誤差協(xié)方差模型必須能刻畫(huà)不同尺度(包括行星尺度、大尺度、中尺度和中小尺度等)大氣運(yùn)動(dòng)的誤差統(tǒng)計(jì)特征[9]。
在目前業(yè)務(wù)化的全球變分同化系統(tǒng)中,一般都采用譜空間對(duì)角化方法來(lái)模擬背景誤差協(xié)方差[9-10],譜空間對(duì)角方法對(duì)所有大氣運(yùn)動(dòng)尺度的背景誤差不加分別地統(tǒng)一處理,其計(jì)算結(jié)果反映的是各種尺度的平均統(tǒng)計(jì)誤差特征。在這種情況下,小尺度或小振幅的大氣波動(dòng)的背景誤差特征完全有可能被大尺度或大振幅的運(yùn)動(dòng)特征所掩蓋。譜空間對(duì)角化方法的另一個(gè)缺點(diǎn)是將相同的相關(guān)函數(shù)應(yīng)用在所有的物理位置,不能夠描述實(shí)際垂直相關(guān)或水平相關(guān)隨空間的變化[9-10];第二種模擬全球B矩陣的方法是物理空間格點(diǎn)方法:分別用經(jīng)驗(yàn)正交函數(shù)(EOF)和遞歸濾波模擬垂直相關(guān)和水平相關(guān)函數(shù),然后把它們應(yīng)用到全球模式格點(diǎn)空間上[11-12]。物理格點(diǎn)方法能表示B-矩陣在物理空間的信息,但會(huì)把同樣的相關(guān)應(yīng)用到所有運(yùn)動(dòng)尺度上。綜上所述,如果只使用譜方法,就不能刻畫(huà)背景協(xié)方差在物理空間的變化特征;如果在格點(diǎn)空間表示B,就不能刻畫(huà)協(xié)方差隨波動(dòng)尺度變化的特征。總之,單獨(dú)用譜方法或者格點(diǎn)空間方法都不能刻畫(huà)B的所有特征。
小波函數(shù)在譜和格點(diǎn)空間中同時(shí)具有局部性,能夠?qū)⑾嚓P(guān)函數(shù)同時(shí)表示為尺度和位置兩者的函數(shù)。正交小波函數(shù)具有光滑性、緊支撐、濾波和正交性等許多良好的性質(zhì),其適合解決定義域?yàn)榫匦螀^(qū)域的問(wèn)題[13-15],曹小群等采用正交小波模擬了區(qū)域變分資料同化系統(tǒng)中的水平誤差相關(guān)函數(shù)[16]。但將正交小波分析擴(kuò)展到球面區(qū)域是困難的:因?yàn)樵谇蛎嫔蠘?gòu)建正交小波一般都存在“極點(diǎn)問(wèn)題”[17],所以構(gòu)造球面小波需要采用引入新的數(shù)學(xué)工具。本文根據(jù)Fisher等[8-9]的思想,研究利用框架理論[17-18]構(gòu)造能夠應(yīng)用于業(yè)務(wù)化的全球氣象變分同化系統(tǒng)的球面小波函數(shù),設(shè)計(jì)了全球變分資料同化中基于球面小波函數(shù)的B矩陣模型。
如果給出一個(gè)被一組有限正交小波基表示的函數(shù),對(duì)此函數(shù)在球面上作任意旋轉(zhuǎn)后,則新函數(shù)不能被同樣的小波基表示[17]。因此構(gòu)造球面小波函數(shù)只能考慮非正交變換,適合的數(shù)學(xué)工具之一是框架。對(duì)于Hilbert空間Η中的一個(gè)函數(shù)族{φn;n∈Γ},其中Γ是離散指標(biāo)的可數(shù)集,如果存在常數(shù)0<A≤B<+∞使得下面不等式
對(duì)任意函數(shù)F∈H成立,則此函數(shù)族構(gòu)成一個(gè)離散框架[17]。在式(1)中如果常數(shù)A=B,則稱此函數(shù)族為緊框架[17]。如果指標(biāo)集Γ在某一個(gè)測(cè)度μ下是可測(cè)的,同時(shí)滿足下面的條件:
上面的敘述表明在框架的意義下,非正交函數(shù)族能夠精確地表示信號(hào),能對(duì)函數(shù)進(jìn)行分解和重構(gòu)。利用球面上的緊框架條件可構(gòu)造具體的球面小波函數(shù)。選擇一個(gè)波數(shù)節(jié)點(diǎn)序列{Nj;j∈Z},且N0=0和Nj<Nj+1。定義基函數(shù)Wj的譜系數(shù)為:
圖1 不同球面小波函數(shù)在譜空間的取值
同時(shí),在上面描述的緊框架解釋中,可以認(rèn)為fj在一個(gè)特定點(diǎn)(λ,φ)的值代表了小波基函數(shù)W(λ,φ,j)的系數(shù)。為了使這個(gè)解釋有意義,要求函數(shù)W(λ,φ,j)在點(diǎn)(λ,φ)周?chē)蔷植炕?。在圖2~3中分別顯示了第11個(gè)和第15個(gè)球面小波函數(shù)在譜空間和物理空間中值的分布圖。譜空間中的小波函數(shù)是總波數(shù)的函數(shù),只在有限區(qū)間中非零,而在區(qū)間以外為零。物理空間中的小波函數(shù)是大圓距離(這里用角度表示)的函數(shù),從圖中可以看出,函數(shù)呈現(xiàn)了很好的局部性。圖4顯示的是第10個(gè)和第11個(gè)球面小波函數(shù)在二維球面格點(diǎn)空間上的分布圖,從圖中可知,球面小波函數(shù)只在局部區(qū)域非零,呈現(xiàn)了很好的局部性。因此,每個(gè)球面小波函數(shù)的系數(shù)場(chǎng)只由球面上的有限格點(diǎn)上的值正確決定,例如,對(duì)于高斯網(wǎng)格,將由2Nj+1個(gè)經(jīng)度格點(diǎn)和(2Nj+1+1)/2個(gè)緯度格點(diǎn)上值決定。
圖2 第11個(gè)球面小波函數(shù)在譜空間和物理空間中值的分布圖
圖3 第15個(gè)球面小波函數(shù)在譜空間和物理空間中值的分布圖
圖4 第10和11個(gè)球面小波函數(shù)在二維球面格點(diǎn)空間中的等值線分布圖
獲得球面小波函數(shù)后,球面上的任何一個(gè)函數(shù)或者全球大氣物理場(chǎng)F(例如,溫度、壓強(qiáng)、水平風(fēng)場(chǎng)和濕度等)都可以通過(guò)小波函數(shù)族Wj進(jìn)行分解和重構(gòu)。F和每一個(gè)小波函數(shù)的卷積?將得到小波系數(shù)函數(shù)fj。由于總數(shù)波和空間尺度之間存在對(duì)應(yīng)關(guān)系,因此每一個(gè)小波系數(shù)函數(shù)fj都可以被認(rèn)為代表了一個(gè)特定的空間尺度。與球面小波函數(shù)卷積的結(jié)果使物理場(chǎng)中不同空間尺度的部分被分離,因?yàn)樾〔ê瘮?shù)同時(shí)在物理空間和譜空間上是局部化的,從而在對(duì)應(yīng)的系數(shù)fj所描述的特征中保留了它們的局部性質(zhì)。每個(gè)函數(shù)fj和對(duì)應(yīng)小波函數(shù)Wj的卷積之和能實(shí)現(xiàn)對(duì)函數(shù)或物理場(chǎng)F的重建。
利用上面部分定義的球面小波函數(shù)Wj可以構(gòu)造一個(gè)背景誤差協(xié)方差B的模型。因?yàn)榍蛎嫘〔ê瘮?shù)同時(shí)在譜空間和物理空間中具有局部化特性,因此基于Wj的背景誤差協(xié)方差模型能提供同時(shí)在格點(diǎn)空間和尺度上變化的背景誤差特征量。又因?yàn)榍蛎嫘〔ê瘮?shù)具有多尺度分析的能力,因此基于球面小波函數(shù)的B矩陣模型能刻畫(huà)不同尺度大氣運(yùn)動(dòng)的背景誤差特征。
全球變分資料同化是通過(guò)極小化目標(biāo)泛函來(lái)估計(jì)大氣真實(shí)狀態(tài)的離散向量x[20-23]。
其中xb是對(duì)x的先驗(yàn)(背景場(chǎng))估計(jì),y是觀測(cè)向量,H是把模式狀態(tài)量映射到觀測(cè)空間的算子。矩陣O和B分別是觀測(cè)和背景誤差協(xié)方差矩陣。
一般地,對(duì)方程(4)中定義的目標(biāo)泛函直接進(jìn)行最小化,在數(shù)值計(jì)算上是壞條件的[21-22]。因此通常的做法是定義一個(gè)控制向量v,利用它對(duì)背景誤差協(xié)方差矩陣進(jìn)行對(duì)角化。通過(guò)一個(gè)控制向量轉(zhuǎn)換可以確定分析增量δx:
在控制變量v空間中,目標(biāo)泛函可以寫(xiě)成:
在方程(6)中B矩陣無(wú)需顯式表示,而是通過(guò)控制變換L被隱式地表示??梢院苋菀椎刈C明,假如B=LLT,則極小化J(v)和J(x)將得到相同的大氣狀態(tài)估計(jì)量。因此在全球變分同化中背景誤差協(xié)方差矩陣不需要直接定義,實(shí)際應(yīng)用中是將其定義為一系列控制變換,即通過(guò)選擇一個(gè)合適的控制變量v和變換矩陣L來(lái)實(shí)現(xiàn)的,對(duì)于變換矩陣L,無(wú)需假設(shè)為可逆的,甚至不要求是方陣[9]。
為了定義一個(gè)基于小波變換的B矩陣模型,定義控制向量vT=(,,…,,…,),j=1,2,…,K標(biāo)識(shí)不同尺度的小波空間。其中:
其中K表示不同氣象變量之間的物理變換矩陣,包含了平衡約束關(guān)系。Vj(λ,φ)表示在j尺度小波空間水平位置(λ,φ)上的垂直協(xié)方差矩陣,V(λ,φ)表示它的逆均方根矩陣。原則上,對(duì)每一個(gè)Wj?K-1δx,都必須在格點(diǎn)空間上指定一個(gè)垂直協(xié)方差矩陣。而在實(shí)際計(jì)算中,有必要減少垂直協(xié)方差矩陣的數(shù)目,方法是許多相鄰的格點(diǎn)使用同一個(gè)垂直協(xié)方差矩陣。
在目標(biāo)泛函的極小化過(guò)程中不需要使用式(7),而只需要使用控制向量到分析增量的轉(zhuǎn)換關(guān)系式。從上面所定義的新控制向量和方程式(7),可以導(dǎo)出新的基于球面小波的控制變量轉(zhuǎn)換關(guān)系式:
通過(guò)上面的分析容易知道,基于球面小波的B矩陣模型所需要的背景誤差統(tǒng)計(jì)量如下:
(1)物理變換K中需要用到的統(tǒng)計(jì)回歸系數(shù):速度勢(shì)和流函數(shù)之間的回歸系數(shù);溫度和流函數(shù)之間的回歸系數(shù);地面氣壓和流函數(shù)之間的回歸系數(shù)。
(2)每個(gè)控制向量在每個(gè)尺度和每個(gè)水平位置上的局地垂直相關(guān)矩陣Vj(λ,φ),由于這部分統(tǒng)計(jì)參數(shù)需要巨大的資料存儲(chǔ)量,因此只能在相對(duì)變分同化系統(tǒng)更低分辨率的格點(diǎn)上進(jìn)行垂直統(tǒng)計(jì)量的計(jì)算。在分析過(guò)程中,將低分辨率的統(tǒng)計(jì)量插值到同化系統(tǒng)的格點(diǎn)上。
和一般B矩陣模擬方法(例如,著名的WRF變分同化系統(tǒng))相比,本文設(shè)計(jì)球面小波B矩陣模型具有以下不同。首先,普通模擬方法中控制變量轉(zhuǎn)換包含的子變換按照作用順序依次為:物理變換、垂直變換和水平變換;而基于球面小波的控制變量轉(zhuǎn)換包含的子變換按照作用順序?yàn)椋何锢碜儞Q、水平變換和垂直變換。后者的水平變換按照作用順序又分為:對(duì)格點(diǎn)場(chǎng)進(jìn)行球諧變換;在譜空間中進(jìn)行球面小波變換;小波變換后,進(jìn)行逆球諧變換,將譜數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成格點(diǎn)場(chǎng)。因此,球諧變換、球面小波變換和逆球諧變換三部分一起構(gòu)成球面小波控制變量轉(zhuǎn)換中的水平變換。其次,需要的統(tǒng)計(jì)量不同,普通模擬方法中需要回歸系數(shù)、垂直特征值和特征向量以及水平功率譜等統(tǒng)計(jì)量。而球面小波控制變量轉(zhuǎn)換中需要統(tǒng)計(jì)量是:平衡回歸系數(shù)、同時(shí)依賴于小波尺度和水平位置的局地垂直相關(guān)協(xié)方差的均方根矩陣及其轉(zhuǎn)置矩陣。
4.1 理想試驗(yàn)
為了驗(yàn)證球面小波全球B矩陣模型的有效性,首先將進(jìn)行理想數(shù)值試驗(yàn):使用上面構(gòu)造的球面小波函數(shù)模擬大圓上的協(xié)方差函數(shù),從而說(shuō)明球面小波的濾波性質(zhì)。研究的地理區(qū)域是半徑為a的地球大圓。坐標(biāo)x表示距離,變化范圍是[0,2πa]。試驗(yàn)中只考慮大圓上一個(gè)物理場(chǎng),例如一維溫度場(chǎng)。假設(shè)圓周上有均勻分布的121個(gè)格點(diǎn)xj,j=0,1,…,120,同時(shí)使用具有變化特征長(zhǎng)度尺度的高斯函數(shù)來(lái)指定格點(diǎn)上真實(shí)的背景誤差相關(guān)函數(shù)Ct。特征長(zhǎng)度尺度l(x)在個(gè)格點(diǎn)1和121上具有最大值:6.5倍格點(diǎn)距;在格點(diǎn)61上具有最小值:1.5倍格點(diǎn)距,其他格點(diǎn)上的特征長(zhǎng)度尺度在最大值和最小值之間是線性變化的。Ct表示如下:
在已知Ct的情況下,可以通過(guò)隨機(jī)模擬方法產(chǎn)生背景誤差樣本,公式如下:
(1)對(duì)隨機(jī)模擬的誤差樣本{εn,n=1,2,…,50}進(jìn)行統(tǒng)計(jì),得到格點(diǎn)標(biāo)準(zhǔn)偏差D,然后對(duì)誤差樣本進(jìn)行規(guī)則化=Dεn,n=1,2,…,50。
獲得統(tǒng)計(jì)量后可以計(jì)算出隱含的協(xié)方差矩陣,用公式表示為:
圖5 第30個(gè)格點(diǎn)上的相關(guān)函數(shù)比較
圖6 第90個(gè)格點(diǎn)上的相關(guān)函數(shù)比較
總之,通過(guò)上面的數(shù)值試驗(yàn)說(shuō)明了基于球面小波的背景誤差協(xié)方差模擬方法能夠克服由有限樣本數(shù)引入的取樣噪聲,表明了球面小波形式的背景誤差協(xié)方差在模擬真實(shí)誤差相關(guān)函數(shù)的有效性。雖然這里只對(duì)地球大圓上的一維問(wèn)題進(jìn)行了試驗(yàn),但結(jié)論同樣適應(yīng)于球面上的二維和三維情形。
4.2 新模型在全球變分同化系統(tǒng)中的實(shí)現(xiàn)
為了檢驗(yàn)球面小波背景誤差協(xié)方差矩陣模型的正確性,利用已經(jīng)實(shí)現(xiàn)的全球四維變分資料同化系統(tǒng)(YH4DVAR)[22]進(jìn)行了單個(gè)觀測(cè)資料同化試驗(yàn)。首先將新的B矩陣模型實(shí)現(xiàn)到Y(jié)H4DVAR中,同時(shí)采用NMC方法[23-25]估計(jì)了全球背景誤差統(tǒng)計(jì)量,在此基礎(chǔ)上利用最優(yōu)化算法對(duì)目標(biāo)泛函進(jìn)行極小化求解。
在資料同化系統(tǒng)中,由單點(diǎn)觀測(cè)生成的分析增量隱含地表現(xiàn)了背景場(chǎng)誤差協(xié)方差矩陣B的作用,因此Thepaut等在1991年[20]引入了單點(diǎn)試驗(yàn)方法來(lái)反映變分同化中B矩陣的結(jié)構(gòu)函數(shù)。在變分資料同化系統(tǒng)中,如果假設(shè)觀測(cè)為單個(gè)模式變量,就有:
其中的yi是第i個(gè)網(wǎng)格點(diǎn)上的單個(gè)觀測(cè),xi是從背景場(chǎng)計(jì)算得到的相關(guān)等價(jià)量,σo和σb分別是觀測(cè)和背景場(chǎng)誤差,Bi是背景場(chǎng)誤差協(xié)方差的第i列。從上式可以明顯看出,分析增量xa-xb是正比于背景場(chǎng)誤差協(xié)方差。單點(diǎn)觀測(cè)的信息傳播依賴于背景場(chǎng)誤差協(xié)方差矩陣,B矩陣在變分同化系統(tǒng)的信息傳播中起著重要作用。
圖7顯示的是YH4DVAR系統(tǒng)在采用新的背景誤差協(xié)方差模型后對(duì)北半球中緯度單個(gè)溫度觀測(cè)(經(jīng)緯度為(122.78°W,53.90°N),高度為800 Hpa)進(jìn)行同化后,產(chǎn)生的地面氣壓(圖7(a)),模式第7層上的溫度(圖7(b))、緯向風(fēng)(圖7(c))、經(jīng)向風(fēng)(圖7(d))和風(fēng)矢量(圖7(e))的水平分析增量。單點(diǎn)觀測(cè)試驗(yàn)通過(guò)全球變分同化系統(tǒng)YH4DVAR可以產(chǎn)生全球范圍的增量,但在距離觀測(cè)較遠(yuǎn)格點(diǎn)上的增量為零,即單個(gè)觀測(cè)資料對(duì)分析場(chǎng)的影響在空間上局部化的,因此上面所有的圖只顯示靠近觀測(cè)點(diǎn)區(qū)域上的增量。各個(gè)分析增量的分布在物理是一致的,具體解釋如下:在觀測(cè)位置上溫度的升高,引起氣壓降低,從而形成輻合風(fēng)場(chǎng),但由于受地轉(zhuǎn)科氏力的作用,形成在觀測(cè)位置以左為北風(fēng),觀測(cè)位置以右為南風(fēng)的增量分布;低層的輻合將產(chǎn)生上升氣流,在高層引起氣體質(zhì)量堆積,從而形成輻散風(fēng)場(chǎng),但受地轉(zhuǎn)科氏力的作用,形成觀測(cè)位置以左為南風(fēng),觀測(cè)位置以右為北風(fēng)的增量分布,子圖圖7(e)顯示在模式第7層位于觀測(cè)氣壓層797.0 Hpa以上,從而形成了一個(gè)反氣旋式的風(fēng)場(chǎng)。分析結(jié)果表明新的背景誤差協(xié)方差模型在物理和動(dòng)力上是正確和有效的。
圖7中的另外一個(gè)顯著特點(diǎn)是緯向風(fēng)和經(jīng)向風(fēng)的增量形狀和地轉(zhuǎn)協(xié)方差中的增量分布比較相似,但明顯具有各向異性特征,即相關(guān)結(jié)構(gòu)函數(shù)的值隨兩點(diǎn)的剛性平移或旋轉(zhuǎn)而變化。這主要是因?yàn)榛谇蛎嫘〔ǖ谋尘罢`差協(xié)方差矩陣能夠模擬局地的、多尺度大氣運(yùn)動(dòng)的相關(guān)特征。從圖7中可以明顯看到,球面小波背景誤差協(xié)方差具有模擬細(xì)微相關(guān)特征的能力,而基于譜方法的背景誤差協(xié)方差模型只能均勻和各向同性地向觀測(cè)位置周?chē)鷤鞑バ畔?。從而表明,新模型能夠正確地刻畫(huà)YH4DVAR中實(shí)際背景誤差協(xié)方差矩陣的物理結(jié)構(gòu)函數(shù)。
超高分辨率的全球數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模式將具有多尺度模擬和預(yù)報(bào)能力,預(yù)報(bào)產(chǎn)生中將包含行星尺度、大尺度和中小尺度等天氣系統(tǒng)的運(yùn)動(dòng)信息。為了提供適合該類數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模式的初始場(chǎng),有必要在變分資料同化系統(tǒng)中構(gòu)造能對(duì)不同尺度大氣波動(dòng)的背景誤差特征分別進(jìn)行刻畫(huà)的B矩陣模型。本文利用球面小波方法設(shè)計(jì)了一個(gè)新的全球B矩陣模型,首先引入框架理論構(gòu)造了球面小波函數(shù);其次構(gòu)造了一個(gè)基于球面小波變換的全球B-矩陣模型;最后分別通過(guò)理想數(shù)值試驗(yàn)和在全球變分同化系統(tǒng)YH4DVAR中的實(shí)現(xiàn)對(duì)新B矩陣模型的有效性進(jìn)行了驗(yàn)證。主要結(jié)論是:基于球面小波的背景誤差協(xié)方差模擬方法能夠克服由有限背景誤差樣本引入的取樣噪聲,能估計(jì)出真實(shí)的背景誤差相關(guān)函數(shù);在全球變分同化系統(tǒng)中新B矩陣模型能夠模擬出在物理和動(dòng)力上是正確和有效的背景誤差結(jié)構(gòu)函數(shù)。
圖7 采用新模型后,對(duì)于單個(gè)溫度觀測(cè)資料,YH 4DVAR所產(chǎn)生的分析增量分布圖
[1]Bader D A.Petascale computing:algorithms and applications[M].New York:Chapman & Hall,2007.
[2]Zou X,Navon I M,Le Dimet F X.An optimal nudging data assimilation scheme using parameter estimation[J].Q J R Meteor Soc,1992,118:1163-1193.
[3]Navon I M.Practical and theoretical aspects for adjoint parameter estimation and identifiability in meteorology and oceanography[J].Dyn Atmos Oceans,1997,27:55-79.
[4]黃思訓(xùn),韓威,伍榮生.結(jié)合反問(wèn)題技巧對(duì)一維海溫模式變分資料同化的理論分析及數(shù)值試驗(yàn)[J].中國(guó)科學(xué),2003,47:903-911.
[5]Talagrand O,Courtier P.Variational assimilation of meteorological observations with the adjoint and vorticity equation.Part I:theory[J].Q J R Meteorol Soc,1987,113:1311-1328.
[6]黃思訓(xùn),蔡其發(fā),項(xiàng)杰,等.臺(tái)風(fēng)風(fēng)場(chǎng)分解[J].物理學(xué)報(bào),2007,56(5):3022-3027.
[7]鐘劍,費(fèi)建芳,黃思訓(xùn),等.模式誤差弱約束四維變分同化研究[J].物理學(xué)報(bào),2012,61(14).
[8]Fisher M,Andersson E.Developments in 4D-Var and Kalman filtering[J].ECMWF Tech Memo,2001,347:38-65.
[9]Fisher M.Background error covariance modelling[C]//Proc of ECMWF Seminar on Recent Developments in Data Assimilation for Atmosphere and Ocean,2004:45-64.
[10]Derber J,Bouttier F.A reformulation of the background error covariance in the ECMWF global data assimilation system[J].Tellus,1999,51A:195-221.
[11]Purser R,Wu W S,Parrish D,et al.Numerical aspects of the application of recursive filters to variational statistical analysis.Part I:spatially homogeneous and isotropic Gaussian covariances[J].M on Wea Rev,2003,131:1524-1535.
[12]Purser R,Wu W S,Parrish D,et al.Numerical aspects of the application of recursive filters to variational statistical analysis.Part II:spatially inhomogeneous and anisotropic general covariances[J].Mon Wea Rev,2003,131:1536-1548.
[13]Jawerth B,Sweldens W.An overview of wavelet based multiresolution analyses[J].SIAM Rev,1994,36(3):377-412.
[14]Fournier A.Introduction to orthonormal wavelet analysis with shift invariance:application to observed atmospheric blocking spatial structure[J].J Atmos Sci,2000,57:3856-3880.
[15]Deckmyn A,Berre L.Wavelet approach to representing backgrond error covariances in a limited area model[J].Mon Wea Rev,2004,133:1279-1294.
[16]曹小群,黃思訓(xùn),杜華棟.變分同化中水平誤差函數(shù)的正交小波模擬新方法[J].物理學(xué)報(bào),2008,57(3):1984-1989.
[17]Kaiser G A.Friendly guide to wavelets[M].Boston:Birkhauser,1994.
[18]Daubechies I.Ten lectures on wavelets,CBMS-NSF series on applied mathematics[M].Philadelphia,PA:SIAM,1992.
[19]Bannister R N.Can wavelets improve the representation of forecast error covariances in variational data assimilation?[J] Mon Wea Rev,2007,135:387-408.
[20]Thepaut J N,Courtier P.Four-dimensional data assimilation using the adjoint of a multi-level primitive equation model[J].Quart J Roy Meteor Soc,1991,117:1225-1254.
[21]Courtier P,Andersson E,Heckley W,et al.The ECMWF implementation of three dimensional variational assimilation(3D-Var).Part I:formulation[J].Quart J Roy Meteor Soc,1998,124:1783-1808.
[22]張衛(wèi)民,曹小群,宋君強(qiáng).以全球譜模式為約束的四維變分資料同化系統(tǒng)YH4DVAR的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)[J].物理學(xué)報(bào),2012,61(24).
[23]Parrish D F,Derber J C.The national meteorological center’s spectral statistical-interpolation analysis system[J].Mon Wea Rev,1992,120:1747-1763.
[24]Berre L.Estimation of synoptic and mesoscale forecast error covariances in a limited area model[J].Mon Wea Rev,2000,128:644-667.
[25]Fisher M,Courtier P.Estimating the covariance matrices of analysis and forecast error in variational data assimilation[J].ECMWF Tech Memo,1995,220:1-28.
CAO Xiaoqun, ZHANG Weimin, SONG Junqiang, LIU Bainian
School of Computer Science, National University of Defense Technology, Changsha 410073, China
Based on spherical wavelet, a new model of background error covariance(B)in global variational data assimilation system is designed and implemented. The frame theory is introduced, which is used to construct the basis functions of spherical wavelet. A model of B-matrix is designed based on spherical wavelet transform. The validity of the new method to model global B-matrix with spherical wavelet is demonstrated by numerical and simple experiments. The results of experiments show that the method has the ability to filter the sample noise from limited number of background error member effectively and to estimate the background error correlation functions correctly.
background error covariance; spherical wavelet; variational data assimilation; numerical weather prediction
CAO Xiaoqun, ZHANG Weimin, SONG Junqiang, et al. Design of background error covariance’s model with spherical wavelet. Computer Engineering and Applications, 2014, 50(17):49-55.
A
TN911.72
10.3778/j.issn.1002-8331.1308-0296
國(guó)家自然科學(xué)基金(No.41105063);高分青年創(chuàng)新基金(No.GFZX 04060103-5-19)。
曹小群(1980—),男,博士,副研究員,研究領(lǐng)域?yàn)橛?jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)、數(shù)值天氣預(yù)報(bào)技術(shù)、反問(wèn)題;張衛(wèi)民(1966—),男,博士,研究員,研究領(lǐng)域?yàn)橛?jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)、數(shù)值天氣預(yù)報(bào)技術(shù);宋君強(qiáng)(1962—),男,院士,研究員,研究領(lǐng)域?yàn)閿?shù)值天氣預(yù)報(bào)技術(shù)、高性能計(jì)算;劉柏年(1985—),男,助理研究員,研究領(lǐng)域?yàn)橛?jì)算機(jī)應(yīng)用技術(shù)、數(shù)值天氣預(yù)報(bào)技術(shù)。E-mail:caoxiaoqun@nudt.edu.cn
2013-08-22
2013-11-15
1002-8331(2014)17-0049-07
CNKI網(wǎng)絡(luò)優(yōu)先出版:2014-01-26,http://www.cnki.net/kcms/doi/10.3778/j.issn.1002-8331.1308-0296.htm l