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集合最优插值中的样本选取 总被引：1，自引：0，他引：1
背景误差协方差控制了分析向观测调整的幅度以及调整的结构,所以其对同化分析的质量起着至关重要的作用。对于集合同化方法而言,样本决定了背景误差协方差的分布。基于HYCOM海洋数值模式结果,针对集合最优插值方法,探讨了静态样本的选取和更新对背景误差协方差结构分布的影响,研究结果表明：由变量的原始状态数据估计的静态样本会夸大样本相关性,由扣除季节变化得到的距平数据统计出的静态样本能比较合理地反映背景误差协方差的结构;在季风控制区,具有季节变化的样本比静态样本更能适应背景误差协方差随流形分布的特征。同时一系列的同化试验也被实施来进一步调查不同样本对同化分析的影响。 相似文献
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降维投影四维变分同化(DRP-4DVar)方法的背景误差协方差是由基于历史预报的扰动样本统计得到的,为了改进降维投影四维变分同化系统中背景误差协方差的流依赖特性,提出了对初始扰动样本进行预分析的新思路,即在对背景场分析之前,利用降维投影四维变分同化系统本身对每个样本进行预先分析,使得统计出的背景误差协方差随实际的天气形势而变化,从而实现其在真正意义上的流依赖,且在循环同化时能够避免滤波发散现象的出现。试验结果表明,对样本进行预先分析能够通过改善同化系统中背景误差协方差的空间结构和流依赖特性,来进一步改进降维投影四维变分同化方法的性能,为数值模式提供更精确的初始场,从而提高了基本模式变量的预报精度,并改善了对强降水的模拟能力。相比较而言,对所有初始扰动样本都进行了预分析的同化试验能够得到最优的分析和预报。 相似文献
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方差不相等的双样本回归分析 总被引：1，自引：1，他引：1
在人工降水试验效果的区域雨量回归分析中,当余方差不相等时,通常的多个事件检验法就不适用。本文在Welch检验法的基础上,提出了余方差不相等时适用的双样本回归分析方法,并且指出,我们根据双样本回归分析提出的统计量(19),当余方差相等时要比多个事件检验法的统计量(6)有效。 利用双样本回归分析,对福建古田地区人工降水随机试验的效果进行评价。结果表明,人工降水引起的目标区平均相对增雨量随着对比区自然雨量的增大而减小。当对比区为小雨(x′<2毫米/小时)时,催化效果显著(α=0.05),相对增雨量达20—81％,但绝对增雨量不大。只有0.44—1.15(毫米/3小时),而当对比区雨量x′>2.8(毫米/小时)时,催化效果就不显著。 相似文献
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《气象与环境学报》2018,(6)
利用天气研究和预报模式(Weather Research and Forecasting Model,WRF)、WRF三维变分同化(Weather Research and Forecasting-Three-Dimensional Variational Data Assimilation,WRF-3DVAR)及美国国家气象中心(National Meteorological Center,NMC)方法,采用热启动循环同化和冷启动两种不同初值方案开展数值试验,探讨不同初值方案模拟的背景场误差样本对背景误差协方差及其同化预报效果产生的影响。结果表明:由不同初值方案模拟的背景场误差样本统计得到的背景误差协方差,其单点同化试验均符合理论模型,但二者分析增量场的差异较显著。对2015年"苏迪罗"台风降水个例进行的数值试验表明,不同初值方案模拟的背景场误差样本统计得到的背景误差协方差对同化分析场具有一定影响,进而对台风移动路径和台风降水的模拟产生了较显著的影响,但对台风强度和台风中心附近最大风速的影响不显著。4个不同起报时刻数值试验进一步表明,采用热启动循环同化背景场误差样本模拟方案统计的背景误差协方差,对"苏迪罗"台风路径和降水预报效果较好,其中对台风路径的影响主要体现在数值预报模式积分24 h之后。 相似文献
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为有效引入“流依赖”的背景场误差协方差,同时降低集合预报带来的计算量,尝试通过优选与同化时刻天气形势更相似的历史预报样本,并结合预报过程中的时间滞后样本,将两种样本引入集合-变分混合同化系统中,构建基于优选历史预报样本和时间滞后样本的集合-变分混合同化方案。单点观测理想试验表明,优选历史预报样本结合时间滞后样本,既能够缓解样本不足所导致的采样误差,又能够为同化系统提供“流依赖”的背景场误差协方差。连续一周的循环同化及预报试验结果显示,相较于ERA5资料和探空资料,三维变分方案整体表现稍差,样本组合混合同化方案分析场和预报场的均方根误差最小,且比仅用时间滞后样本的混合同化方案有所改进;降水评分整体也表现最优,尤其对中雨和暴雨的模拟改进较明显,较好地模拟出了强降水中心的强度和位置,且改善了降水过报的问题。 相似文献
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两种样本生成方法对DRP-4DVar同化方法性能影响的比较及分析 总被引：1，自引：0，他引：1
降维投影四维变分同化方法(DRP-4DVar)利用历史预报的集合来统计背景误差协方差,并将分析变量投影到样本空间下求解代价函数,因而集合样本的质量对DRP-4DVar同化方法的性能有着重要影响.文中尝试使用三维变分(3DVar)控制变量的扰动方法来产生集合样本,并与原来的历史预报扰动方法做比较.历史预报扰动样本具有随流... 相似文献
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基于集合和奇异值分解的四维变分同化方法(SVD-En4DVar)的同化效果对采用的预报样本容量有很强的依赖性,其中一个重要原因是在SVD-En4DVar中分析变量被表示为按照扰动预报集合提取的奇异向量作线性展开的形式,这种展开存在截断误差,过少的样本数会造成过大的截断误差。为了在不增加计算量的情况下增加用于同化的样本,从而改善同化效果,本文提出了流依赖的预报样本与定常样本相混合的方法。定常样本有两种生成方法：第一种是按照给定的统计结构给出伪随机扰动场直接叠加到四维背景场上而完全不经过模式积分;第二种是在第一个同化循环时将伪随机扰动场叠加到初始背景场,然后在分析时间窗内积分模式得到扰动预报样本,最后将其中一部分保留不动作为后面同化循环的定常样本。利用浅水方程模式和80个变量的Lorenz-96模式及模拟资料进行数值试验,比较不同样本结构的同化效果。结果表明,在浅水方程模式的同化中,完全采用大容量的定常样本仍然可以得到较好的结果,但对Lorenz-96模式效果不好。采用混合样本后,这两类模式的同化都可以得到较好的结果,在相同的计算时间下,混合样本方法可以明显提高同化精度,其中第二种产生定常样本的方法要好于第一种。 相似文献
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4DSVD分析误差与样本选取方法和样本容量的关系初探 总被引：1，自引：0，他引：1
分析误差与样本选取方法和样本容量的关系是4DSVD同化方法一个亟需研究的重要问题。获得支撑大气模式空间和观测空间吸引子的基向量是4DSVD研究的关键部分,样本的好坏和样本容量的范围是决定4DSVD基向量和分析结果质量的一个重要前提条件。首先利用Lorenz28变量模式,用4DSVD方法做了一些简单三维同化试验,探讨了Lorenz28变量模式的分析误差与样本容量和样本选取方法的关系。数值试验结果表明,对一个具体的模式,有限的样本容量就能够获得较高精度的分析结果;在模式系统和观测系统不变情况下,用一定样本容量得到的支撑模式空间和观测空间的基向量具有很好的稳定性,即一旦获得一组较好的基向量,在观测系统和模式系统不变的情况下,对同化任何时刻的观测适用;分析结果对选取方法没有太大的依赖性,但具体的样本容量要视不同模式和样本选取方法而定。用WRF模式做的4DSVD四维观测系统模拟试验结果表明,若样本选取方法得当,所需要的样本容量要远远小于模式自由度。4DSVD要真正获得较高精度的分析结果,需要的条件是尽可能的在吸引子上取样并选取充足的样本容量;间隔取样可以一定程度上减少计算量。根据数值试验结果提出了4DSVD在实际同化时样本选取的一些初步的方法。 相似文献
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在结构风工程中, 风湍流统计参数计算的正确与否直接影响到风荷载的计算精度。在实际风参数计算与分析中, 多选用风速较大的样本资料, 但过分强调大风可能产生不合理的计算结果。利用超声风速仪瞬时风速观测资料, 分别划分成相对强风和持续强风样本, 计算并比较其湍流统计特性参数, 发现湍流统计参数特性值 (湍流度、阵风因子、摩擦速度等) 与风速大小并不能很好匹配, 有时风速不大但其湍流特性值却很大, 反之也然。研究表明:选取的湍流风资料样本或统计方法不同, 都会影响风特性参数的计算结果, 进而影响到风荷载计算的精度。这一结果对于提高结构风工程中风参数计算与设计的科学性和合理性具有现实意义。 相似文献
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《内蒙古气象》2019,(4)
背景场误差协方差矩阵的统计是资料同化的重点工作。文章利用NMC方法对内蒙古区域模式2017年7月和2018年2月各月的预报场进行背景场误差协方差矩阵的统计,通过对重新统计背景场误差协方差矩阵的特征、单点试验及预报效果进行分析。结果表明:内蒙古夏季和冬季控制变量的特征向量变化特征相似,但由于天气系统的影响而有所差别;夏季和冬季各控制变量在各模态上的特征值都随着模态数的增加而快速减小,冬季误差模态振幅要小于夏季,这主要是由于影响内蒙古夏季的天气系统较多,天气过程较冬季复杂;对模式贡献越小的特征向量,其特征长度尺度也越小,影响的范围也越小;单点试验验证了应用本地资料重新统计的背景场误差协方差矩阵的合理性。对暴雨个例的数值模拟试验表明:应用本地化背景场误差协方差同化后模拟的强降水范围和强度均得到明显改善,降水模拟更接近实况。说明本地化后的背景场误差协方差对模式预报具有一定的改进作用,在三维变分同化系统中,背景场误差协方差的重新统计工作十分必要。 相似文献
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在集合卡尔曼滤波方法中, 根据预报集合统计提供的依流型而变的预报误差协方差对同化起到决定性的作用。但在集合样本容量不足及模式存在系统误差时, 由预报集合估计的预报误差协方差会出现明显偏差。既要减小这种估计偏差对同化产生的影响而又不增加计算量, 一种可供选择的方法是将定常或准定常的高斯型预报误差协方差和由预报集合估计的预报误差协方差加权平均用于集合卡尔曼滤波同化。利用浅水方程模式, 通过观测系统模拟试验检验在不同的模式误差、 集合成员数以及观测密度条件下, 将这种混合预报误差协方差矩阵用于在集合平方根滤波的效果。试验结果表明, 当预报集合成员数较多而模式又无误差时, 不必采用混合的预报误差协方差矩阵, 否则, 采用混合的预报误差协方差矩阵都有可能改进分析和预报。混合预报误差协方差的最优的权重系数与模式误差关系密切, 模式误差越大, 定常预报误差协方差的权重越大。最优的权重系数与集合成员数及观测密度也有一定关系。 相似文献
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集合变分混合同化背景误差协方差流依赖性分析 总被引：4，自引：2，他引：2
通过单点观测试验的方法,对集合变分混合同化背景误差协方差的流依赖特征、流依赖性影响因子、产生原因,以及集合预报方法对流依赖性的影响进行了研究。结果表明:由于引入了集合信息,集合变分混合同化的分析增量与天气系统的分布有关,具有非均匀、各向异性的特征;这种流依赖特征对混合系数敏感,当集合协方差所占权重很小时,分析增量仍呈现出均匀、各向同性特征;混合同化背景误差协方差的流依赖特征不仅与集合样本有关,还与构造集合协方差的ETKF方法有关,只引入与环流形势密切相关的集合样本并不能使分析增量表现出显著的流依赖性,集合样本和ETKF方法共同作用才能将流依赖信息引入到混合协方差中,使分析增量出现流依赖特征;不同集合预报方法对混合协方差的流依赖特征有显著影响,考虑初值和物理过程的超级集合,以及在超级集合样本上再进行ETKF更新扰动后样本构造的混合协方差流依赖特征更加显著。 相似文献
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因子和样本优化及最优预报方程模型 总被引：2，自引：0，他引：2
为了选择与预报量有密切关系的因子和有代表性的样本,分别采用投影寻踪回归（ＰＰＲ）和Ｂ－Ｐ神经网络对因子和样本进行优选。实例分析表明：优选出的样本保留了全部样本的大部分信息;用优选出的因子建模可达到与用全部因子建模相近的拟合和预报效果。 相似文献
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分析获取酸雨考核准确数据的方法,除了要求操作人员在考核前对测量仪器进行必要的维护外,还要做好对所需器皿的彻底清洗、正确配制缓冲液等相关准备工作,考核时要认真、细心,并熟练、准确地操作测量仪器。 相似文献
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目前常用的相似量一般是对样本差异的一个平均意义上的描述,在判断样本相似时难免受到个别过大或过小的样本因子的影响。针对这个问题,提出一种新的相似性度量方法——相似面积比方法,试图从全局的角度来考虑样本相似的选取问题。首先将原始数据标准化,根据对样本间距离的统计分析确定一个判断相似的阈值,然后计算两个样本中距离小于阈值的面积与总面积的比来判定两个样本的相似程度,最后利用2001 2011年冬季00:00(世界时)NCEP FNL温度、高度和风场的全球分析资料对该方法进行了验证。结果表明,数据标准化后可以得到值域范围大致相同的无量纲变量场,有利于多层次多变量的综合性相似判据的建立;与海明距离、相关系数相比,相似面积比选取的相似样本和基准样本在分布形态上较为接近,但相似面积比对高纬地区的相似判断较弱。基于上述三种相似性方法,利用1948 2013年NCEP月平均温度再分析资料进行长期天气预报试验表明,三种方法在相似样本的选取上有一定数量的重合率;从相似预报效果来看,相似面积比方法最好,海明距离方法次之,相关系数方法较差。 相似文献
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1 引言 判别分析是气象上常用的统计方法之一。在样本服从正态分布,且类间样本协方差阵相等(∑_1=∑_2)的假设下,基于Bayes准则可以得到线性判别函数,而在∑_1≠∑_2时,同样基于Bayes准则的判别函数自然会出现二次型。由于二次型函数的出现使得计算量增加很大,因而二次型判别模型的产生困难很大,人们在以往的工作中较多地采用线性判别函数,这是不符合实际的。据文献[1]分析,若∑_1与∑_2有较大差异,二次型判别函数优于线性判别函数。施能将类似的二次型判别函数用于长期天气的洪涝预报,取得一定成效。本文采用BC~(-1)统计量方法来决定是否接受∑_1=∑_2的假设,在拒 相似文献
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在气象台站的日常预报工作中,经常用线性回归方法求综合几个预报因子对预报量的影响,而得到一个预报方程。随着考虑的预报因子个数的增多,如果没有一定的计算工具,作出一个预报方程往往不是容易的事,倒不如采用几条简单的预报规则去报更为方便一些。关于这个问题,1974年《气象科技资料》第6期所载施能《若干统计预报方法 相似文献
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由于数值预报模式的不断更新，老的颈报方程或预报模式被中断使用，致使不少台站停止了数值预报的客观释用，影响了部分预报员制作客观释用方法的积极性。对此我们必须建立适应数值模式变化的统计模型，研究数值预报释用技术，以推动数值预报释用工作。因为数值预报释用是业务天气预报客观化、定量化，进而提高预报准确率的必由之路。传统的mos方法需要至少2年左右的预报量作为统计样本，但现代数值预报发展很快，模式版本的更新是经常的，不可能在每次更新后都专门为mos重算2年的逐日的数值预报，因此必须建立能适应数值模式变化的统计模型… 相似文献