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公开(公告)号：CN110059298A
公开(公告)日：2019-07-26
申请号：CN201910363637.X
申请日：2019-04-30
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F17/18
Abstract: 本发明的水凝物变量高斯转换方法，首先通过集合预报方法获取一组水凝物变量集合样本；再由高斯转换算法对各集合成员中的各水凝物变量进行三维全场转换，获取更为高斯的水凝物转换变量集合样本；最终计算得到的水凝物变量集合平均作为水凝物变量背景场，集合扰动作为水凝物变量背景误差的样本。有益效果：新构造的水凝物转换变量的背景误差满足高斯分布特征，满足资料同化系统高斯无偏的假定，新构建的水凝物转换变量能够作为资料同化系统的控制变量，实现同化系统对水凝物变量的合理分析。
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公开(公告)号：CN119782722B
公开(公告)日：2025-05-09
申请号：CN202510297950.3
申请日：2025-03-13
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开一种基于机器学习的流依赖背景场误差协方差动态调整方法，通过将背景场关键变量经由机器学习模型映射至集合离散度，从而量化背景场不确定度，并在此基础上对原有静态误差协方差进行动态调节。本发明能够灵活反映不同天气背景条件下的流依赖误差特征，即使在无需集合预报的情况下，也能有效捕捉高维、非线性及各向异性的误差分布特征。本发明在同化系统的背景场优化、背景场误差协方差矩阵的动态调整以及流依赖性误差分析等方面具有重要应用价值，适用于数值天气预报等领域。
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公开(公告)号：CN119166984B
公开(公告)日：2025-03-11
申请号：CN202411669689.7
申请日：2024-11-21
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开一种基于确定性变分扰动的一体化集合更新同化方法，包括：将初始集合成员的集合预报场作为背景场集合进行集合‑变分混合同化更新集合平均；基于集合初猜场和分析场的正演观测，以及集合成员的正演观测计算新息向量，以集合平均分析场作为初猜场，利用基于确定性变分扰动的集合扰动更新函数进行最小化分析，得到更新后的集合扰动并与更新的集合平均相叠加，得到集合分析场；以更新过的集合平均和集合分析场作为初始场，分别进行确定性预报和集合预报。本发明改善了混合同化中集合扰动和集合平均变量的连续性和平衡特征，为观测信息在同化系统中的传递提供高质量的流依赖背景误差协方差，进而提高资料同化和数值天气预报水平。
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公开(公告)号：CN110704804B
公开(公告)日：2022-12-13
申请号：CN201910367225.3
申请日：2019-04-30
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明自适应的水凝物反演方法根据输入反射率观测，判断其所对应模式层及反射率区间，找到对应的根据模式背景场统计出的各水凝物权重系数，将反射率分配至各水凝物，再根据反演公式反演出水凝物混合比。有益效果：通过统计分析得到研究区域及实际天气形势下，不同高度、不同反射率区间内各水凝物的类型及其贡献，实现随天气形势实时变化的水凝物自适应反演。
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公开(公告)号：CN110704804A
公开(公告)日：2020-01-17
申请号：CN201910367225.3
申请日：2019-04-30
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明自适应的水凝物反演方法根据输入反射率观测，判断其所对应模式层及反射率区间，找到对应的根据模式背景场统计出的各水凝物权重系数，将反射率分配至各水凝物，再根据反演公式反演出水凝物混合比。有益效果：通过统计分析得到研究区域及实际天气形势下，不同高度、不同反射率区间内各水凝物的类型及其贡献，实现随天气形势实时变化的水凝物自适应反演。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN110472648A
公开(公告)日：2019-11-19
申请号：CN201910365056.X
申请日：2019-04-30
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明的水凝物背景场误差协方差的构建方案，在背景场误差协方差中引入水凝物变量，应用该水凝物背景场误差协方差后，同化系统可实现对水凝物变量的直接分析。有益效果：基于集合样本的云区分类算子可以有效地将水凝物背景场误差协方差根据云量进行分类，分类后的水凝物背景场误差协方差可以更合理地表征云区和晴空区背景误差的特征。
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公开(公告)号：CN105447593A
公开(公告)日：2016-03-30
申请号：CN201510786869.8
申请日：2015-11-16
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 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。
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公开(公告)号：CN119166984A
公开(公告)日：2024-12-20
申请号：CN202411669689.7
申请日：2024-11-21
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开一种基于确定性变分扰动的一体化集合更新同化方法，包括：将初始集合成员的集合预报场作为背景场集合进行集合‑变分混合同化更新集合平均；基于集合初猜场和分析场的正演观测，以及集合成员的正演观测计算新息向量，以集合平均分析场作为初猜场，利用基于确定性变分扰动的集合扰动更新函数进行最小化分析，得到更新后的集合扰动并与更新的集合平均相叠加，得到集合分析场；以更新过的集合平均和集合分析场作为初始场，分别进行确定性预报和集合预报。本发明改善了混合同化中集合扰动和集合平均变量的连续性和平衡特征，为观测信息在同化系统中的传递提供高质量的流依赖背景误差协方差，进而提高资料同化和数值天气预报水平。
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公开(公告)号：CN118260509A
公开(公告)日：2024-06-28
申请号：CN202410698247.9
申请日：2024-05-31
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明公开一种基于六阶切线性隐式低通滤波的双局地混合变分同化方法，涉及天气预报技术领域。主要包括获取同化分析时刻相邻的区域模式和全球模式的历史数据并进行同化，以得到两种模式的预报场集合；再将两种模式的集合通过六阶切线性隐式低通滤波器进行两步尺度分离混合，以得到第一混合同化分析场和第二混合同化分析场；接着将第一混合同化分析场和第二混合同化分析场进行计算以得到最终的混合同化分析场；最后利用混合同化分析场作为初始场进行确定性预报。本发明通过六阶切线性隐式低通滤波器设定截止波长，将全球模式大尺度特征混合至高分辨率区域模式场中，同时用两步法实现多尺度水平局地化，以提高数值预报系统的同化和预报技巧。
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公开(公告)号：CN117933095A
公开(公告)日：2024-04-26
申请号：CN202410319958.0
申请日：2024-03-20
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F30/27 , G06F119/08
Abstract: 本发明公开了一种基于机器学习的地表发射率实时反演及同化方法，包括：计算出卫星观测视场内没有云分布时的对应卫星模拟辐射率；训练得到地表发射率反演模型；将当前同化时刻的地表温度和实际卫星观测辐射率作为地表发射率反演模型的输入，将地表发射率反演模型输出的地表发射率提供给同化系统中的卫星同化模块，对卫星同化中的地表发射率进行反演；对选择的卫星观测资料进行全地表同化，获得当前同化时刻的数值模式分析场进行确定性预报。本发明可以在同化过程中引入实时的地表发射率信息，实现对地表敏感的卫星资料的更充分利用，有效改善同化卫星资料时地表发射率的准确度，实现卫星资料在同化系统中的全地表同化。
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