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公开(公告)号：CN105046358B
公开(公告)日：2018-09-04
申请号：CN201510422511.7
申请日：2015-07-17
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种风暴尺度集合预报扰动方法，以观测资料分析、同化和数值模拟为主要手段，将集合预报方法和强对流天气预报相结合，针对全球中期集合预报和风暴尺度强对流集合预报的本质差异，围绕建立适用于多类型风暴系统并根据实时发展的强对流系统特征自适应的构造扰动方案的风暴尺度集合预报系统这一最终目标。有益效果为：通过变分同化的集合使得集合扰动具有物理和动力的协调性；通过随机物理扰动方法改善边界层模式变量的集合离散度；通过自适应地选择对实时发展的风暴系统敏感的扰动变量选择对风暴发展影响最显著和敏感的变量进行扰动，更有针对性，也增加了集合离散度。
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公开(公告)号：CN104992071B
公开(公告)日：2018-07-13
申请号：CN201510422796.4
申请日：2015-07-17
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G01W1/10
Abstract: 本发明涉及一种基于集合资料同化技术的初始扰动方法，包括如下步骤：1）将扰动信息构造WRFDA 3D‑Var的三个集合分量，通过迭代的方法极小化代价函数来获取统计最优的真实大气状态的估计值X；2）设定不相关的全球集合预报初始条件，形成新的代价函数，3）在WRF3DVAR同化系统中加入新观测；4）从ECMWF的全球尺度集合预报中提取多个包含各个气象要素的垂直廓线；5）为每个集合成员都运行所述新观测的WRF3DVAR同化系统，同化观测集合和大尺度模式场的集合，生成进行集合预报的最终集合成员。有益效果为：采用集合变分同化方法得到的集合成员能够将风暴尺度和大尺度的扰动信息有机地结合起来，代价函数以模式为动力约束，使得集合扰动具有物理和动力的协调性，并且使初始扰动和侧边界扰动相互协调一致。
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公开(公告)号：CN105095655A
公开(公告)日：2015-11-25
申请号：CN201510424947.X
申请日：2015-07-17
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明涉及一种基于自适应敏感因子的扰动方法，包括如下步骤：（I）下载最近10年的NCEP再分析资料作为样本数据,分别计算得到的每个时次文件上每个格点的指数信息；(II)根据最近10年的气象灾害年鉴，将气象灾害分类，并将对应的指数信息存进所述数据库；(Ⅲ)按天气类型进行统计：根据数据库中的数据分别给出样本中各指数信息对应的值域作为判定此类灾害性天气将会发生的样本区间；(Ⅳ)根据天气类型比较各指数信息的距平百分率，取偏离平均值最显著的变量为对应天气类型下的敏感扰动变量；(Ⅴ)实现各指数信息的诊断量在初始场中的扰动。有益效果为：能够综合不同判据的信息，发现处在不同判据适用范围重合区的强对流天气的类型，并能够根据这一类型，自动客观地选择最合适的扰动变量。
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公开(公告)号：CN105046077A
公开(公告)日：2015-11-11
申请号：CN201510420905.9
申请日：2015-07-17
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明涉及一种基于能量守恒的随机物理扰动方法，包括如下步骤：1）根据实际需要选定进行数值预报的模式，接着确定模式预报方程中各个参数的最终倾向项的位置；2）在确定了所述参数的位置后再根据扰动形式，通过积分确定所述倾向项的扰动方案，扰动形式的表达式为： ，3）在水平方向上对ε(t)进行二维傅立叶分解，接着滤除高频噪声将其中1至4倍格距的波长的波的系数赋值为0，最后将调整后的系数通过逆傅立叶变换合成新的ε(t)；4）重复步骤3）直至得到各个变量对应的扰动系数，并带入至所述扰动形式的表达式。有益效果为：对完全独立的物理过程进行倾向扰动，目的在于保证模式变量的倾向扰动在能量上的守恒性，使得该方法可改善边界层模式变量的集合离散度，这将显著改善风暴尺度集合预报的预报水平。
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公开(公告)号：CN105046358A
公开(公告)日：2015-11-11
申请号：CN201510422511.7
申请日：2015-07-17
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06Q10/04
Abstract: 本发明涉及一种风暴尺度集合预报扰动方法，以观测资料分析、同化和数值模拟为主要手段，将集合预报方法和强对流天气预报相结合，针对全球中期集合预报和风暴尺度强对流集合预报的本质差异，围绕建立适用于多类型风暴系统并根据实时发展的强对流系统特征自适应的构造扰动方案的风暴尺度集合预报系统这一最终目标。有益效果为：通过变分同化的集合使得集合扰动具有物理和动力的协调性；通过随机物理扰动方法改善边界层模式变量的集合离散度；通过自适应地选择对实时发展的风暴系统敏感的扰动变量选择对风暴发展影响最显著和敏感的变量进行扰动，更有针对性，也增加了集合离散度。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN104965993B
公开(公告)日：2019-01-25
申请号：CN201510422181.1
申请日：2015-07-17
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 本发明涉及一种基于ETR的混合扰动方法，包括如下步骤：Ⅰ）每隔一段时间一次从网上下载最近的集合预报数据，通过对所述集合预报数据进行统计，以设定ETR的初始集合成员与尺度化系数；Ⅱ）设定繁殖过程中的循环的时间间隔与周期T；Ⅲ）通过敏感性实验以及根据使用者的运行环境确定不同类型风暴中能够快速增长的扰动的波长范围；Ⅳ）在确定了最优繁殖周期和最优扰动波长段后，得到滤波后的初始集合；Ⅴ）根据所述设定的循环间隔，使用所述初始集合进行集合预报，使用ETR技术和最优扰动波长更新集合，直至完成所述设定的繁殖周期；Ⅵ）进行blending混合，得到初始扰动ICblend。有益效果为：能够有机的结合大尺度扰动结构和区域集合预报系统中的小尺度扰动结构，并且使集合成员的扰动信息与侧边界扰动互相匹配。
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公开(公告)号：CN105095655B
公开(公告)日：2018-09-04
申请号：CN201510424947.X
申请日：2015-07-17
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F17/15
Abstract: 本发明涉及一种基于自适应敏感因子的扰动方法，包括如下步骤：（I）下载最近10年的NCEP再分析资料作为样本数据,分别计算得到的每个时次文件上每个格点的指数信息；(II)根据最近10年的气象灾害年鉴，将气象灾害分类，并将对应的指数信息存进所述数据库；(Ⅲ)按天气类型进行统计：根据数据库中的数据分别给出样本中各指数信息对应的值域作为判定此类灾害性天气将会发生的样本区间；(Ⅳ)根据天气类型比较各指数信息的距平百分率，取偏离平均值最显著的变量为对应天气类型下的敏感扰动变量；(Ⅴ)实现各指数信息的诊断量在初始场中的扰动。有益效果为：能够综合不同判据的信息，发现处在不同判据适用范围重合区的强对流天气的类型，并能够根据这一类型，自动客观地选择最合适的扰动变量。
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公开(公告)号：CN105046077B
公开(公告)日：2018-05-08
申请号：CN201510420905.9
申请日：2015-07-17
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明涉及一种基于能量守恒的随机物理扰动方法，包括如下步骤：1）根据实际需要选定进行数值预报的模式，接着确定模式预报方程中各个参数的最终倾向项的位置；2）在确定了所述参数的位置后再根据扰动形式，通过积分确定所述倾向项的扰动方案，扰动形式的表达式为：，3）在水平方向上对ε(t)进行二维傅立叶分解，接着滤除高频噪声将其中1至4倍格距的波长的波的系数赋值为0，最后将调整后的系数通过逆傅立叶变换合成新的ε(t)；4）重复步骤3）直至得到各个变量对应的扰动系数，并带入至所述扰动形式的表达式。有益效果为：对完全独立的物理过程进行倾向扰动，目的在于保证模式变量的倾向扰动在能量上的守恒性，使得该方法可改善边界层模式变量的集合离散度，这将显著改善风暴尺度集合预报的预报水平。
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公开(公告)号：CN104992071A
公开(公告)日：2015-10-21
申请号：CN201510422796.4
申请日：2015-07-17
Applicant: 南京信息工程大学
Abstract: 本发明涉及一种基于集合资料同化技术的初始扰动方法，包括如下步骤：1）将扰动信息构造WRFDA 3D-Var的三个集合分量，通过迭代的方法极小化代价函数来获取统计最优的真实大气状态的估计值X；2）设定不相关的全球集合预报初始条件，形成新的代价函数，3）在WRF3DVAR同化系统中加入新观测；4）从ECMWF的全球尺度集合预报中提取多个包含各个气象要素的垂直廓线；5）为每个集合成员都运行所述新观测的WRF3DVAR同化系统，同化观测集合和大尺度模式场的集合，生成进行集合预报的最终集合成员。有益效果为：采用集合变分同化方法得到的集合成员能够将风暴尺度和大尺度的扰动信息有机地结合起来，代价函数以模式为动力约束，使得集合扰动具有物理和动力的协调性，并且使初始扰动和侧边界扰动相互协调一致。
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公开(公告)号：CN104965993A
公开(公告)日：2015-10-07
申请号：CN201510422181.1
申请日：2015-07-17
Applicant: 南京信息工程大学
IPC: G06F19/00
Abstract: 本发明涉及一种基于ETR的混合扰动方法，包括如下步骤：Ⅰ）每隔一段时间一次从网上下载最近的集合预报数据，通过对所述集合预报数据进行统计，以设定ETR的初始集合成员与尺度化系数；Ⅱ）设定繁殖过程中的循环的时间间隔与周期T；Ⅲ）通过敏感性实验以及根据使用者的运行环境确定不同类型风暴中能够快速增长的扰动的波长范围；Ⅳ）在确定了最优繁殖周期和最优扰动波长段后，得到滤波后的初始集合；Ⅴ）根据所述设定的循环间隔，使用所述初始集合进行集合预报，使用ETR技术和最优扰动波长更新集合，直至完成所述设定的繁殖周期；Ⅵ）进行blending混合，得到初始扰动ICblend。有益效果为：能够有机的结合大尺度扰动结构和区域集合预报系统中的小尺度扰动结构，并且使集合成员的扰动信息与侧边界扰动互相匹配。
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