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公开(公告)号:CN119598068A
公开(公告)日:2025-03-11
申请号:CN202411806149.9
申请日:2024-12-10
Applicant: 中国气象局地球系统数值预报中心
Abstract: 本申请公开了一种变分偏差订正方法及装置,涉及天气预报领域,该方法包括:获取当前时间窗的观测资料及前一个时间窗更新的偏差订正系数;基于偏差订正系数、观测信息及模式背景场计算卫星观测偏差订正量,并基于观测算子计算模拟观测与实际观测的偏差,对偏差进行订正及质量控制;根据质量控制后的卫星观测资料,基于改进的目标泛函及其梯度,在极小化迭代过程中,在观测资料及数值天气预报模式的共同约束下,在线更新偏差订正系数;其中,目标泛函的改进过程包括:将偏差订正系数作为控制变量联合模式状态变量构造新的目标泛函,包括采用增量形式并进行变量变换。本申请改善了观测资料的同化分析质量,提高了数值天气预报水平。
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公开(公告)号:CN114943131B
公开(公告)日:2025-01-14
申请号:CN202210080676.0
申请日:2022-01-24
Applicant: 中国气象局地球系统数值预报中心
Inventor: 陈静 , 李晓莉 , 刘永柱 , 霍振华 , 高丽 , 彭飞 , 李应林 , 王远哲 , 陈法敬 , 田华 , 沈学顺 , 龚建东 , 李莉 , 赵滨 , 邓国 , 李红祺 , 王婧卓
IPC: G01W1/10 , G06F18/10 , G06F18/213 , G06F18/2433
Abstract: 本发明属于天气预报技术领域,公开了一种GRAPES_GEPS全球集合预报方法及系统,系统包括:预处理模块、奇异向量基态初值生成模块、初始奇异向量计算模块、控制预报初值生成模块、扰动场生成及集合预报成员扰动初值生成模块、控制预报积分模块、模式扰动参数生成及30个集合预报成员模式积分模块、后处理模块及演化奇异向量计算模块。本发明实现了南半球、北半球及热带气旋区域初始奇异向量法在全球GRAPES_GEPS系统中的应用,使用模式扰动SPPT方案与SKEB方案来体现模式本身的不确定性,可为业务服务提供丰富的以GRAPES全球模式为基础的概率预报指导产品,也为预报员提供更多的预报参考信息。
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公开(公告)号:CN116047628A
公开(公告)日:2023-05-02
申请号:CN202211706646.2
申请日:2022-12-29
Applicant: 中国气象局地球系统数值预报中心
Abstract: 本发明公开了一种影响数值天气预报精度的观测敏感区确定方法、装置、系统和计算机可读存储介质,所述方法包括确定目标区范围和日期;获取CMA‑GFS4DVAR(全球四维变分资料同化数值预报系统)业务分析场的数值;将所述业务分析场的数值插值到计算奇异向量SVs的相应分辨率;计算生成所述奇异向量SVs;根据所述奇异向量SVs线性组合生成敏感区;绘制所述敏感区的显示图。通过此方式,能够在现有技术的气象观测网络系统基础上,提高天气预测精度,为高影响天气系统和重大天气服务提供高精度的天气预测效果。
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公开(公告)号:CN114943131A
公开(公告)日:2022-08-26
申请号:CN202210080676.0
申请日:2022-01-24
Applicant: 中国气象局地球系统数值预报中心
Inventor: 陈静 , 李晓莉 , 刘永柱 , 霍振华 , 高丽 , 彭飞 , 李应林 , 王远哲 , 陈法敬 , 田华 , 沈学顺 , 龚建东 , 李莉 , 赵滨 , 邓国 , 李红祺 , 王婧卓
IPC: G06F30/20 , G06Q10/04 , G06F119/08 , G06F111/08
Abstract: 本发明属于天气预报技术领域,公开了一种GRAPES_GEPS全球集合预报方法及系统,系统包括:预处理模块、奇异向量基态初值生成模块、初始奇异向量计算模块、控制预报初值生成模块、扰动场生成及集合预报成员扰动初值生成模块、控制预报积分模块、模式扰动参数生成及30个集合预报成员模式积分模块、后处理模块及演化奇异向量计算模块。本发明实现了南半球、北半球及热带气旋区域初始奇异向量法在全球GRAPES_GEPS系统中的应用,使用模式扰动SPPT方案与SKEB方案来体现模式本身的不确定性,可为业务服务提供丰富的以GRAPES全球模式为基础的概率预报指导产品,也为预报员提供更多的预报参考信息。
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公开(公告)号:CN119535642A
公开(公告)日:2025-02-28
申请号:CN202411595671.7
申请日:2024-11-11
Applicant: 中国气象局地球系统数值预报中心
Abstract: 本申请公开了一种气象观测数据对数值预报影响的评估方法及相关设备,涉及气象数据评估技术领域,方法包括:获取观测数据和气象格点数据;对所述气象格点数据进行插值,得到低分辨率数据;将初始时刻低分辨率数据输入CMA‑GFS系统,得到预报结果;分别计算以背景场作为初值的预报误差和分析场作为初值的预报误差以及这两个预报误差的差值数据;再计算预报误差的模对背景场梯度、分析场梯度以及对观测数据的梯度;最后根据预报误差的模对观测数据的梯度和观测的变化量,得到观测数据对预报误差减小的贡献。本申请可以定量评估任何一个观测数据在任何位置上对预报误差减小的贡献,得到预报对观测的敏感性。
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