一种通过同化闪电资料改进强对流预报的方法技术

本发明专利技术涉及一种通过同化闪电资料改进强对流预报的方法，该方法包括以下步骤：

【技术实现步骤摘要】
一种通过同化闪电资料改进强对流预报的方法


[0001]本专利技术涉及气象数据处理方法，尤其涉及一种通过同化闪电资料改进强对流预报的方法。

技术介绍

[0002]尽管天气预报不断改进，但由于这些事件涉及的尺度和物理过程的多样性，实现对流活动预警的准确性仍然是一个很大的挑战。强对流天气通常伴有频繁的闪电活动，闪电可用于监测中尺度对流活动的发生和发展，闪电资料同化也是一种非常有用的方法，可以提高初始条件的准确性，从而改善天气预报。
[0003]Browning（1989）提出调整中尺度数值天气预报模式初始场的一种可能方法是改进水汽分析，目前许多闪电资料同化研究都是通过改善初始条件下的水汽场进而改进预报。Alexander等（1999）基于降雨率和闪电之间的关系实现了闪电资料的同化。Fierro等（2012）提出可以通过改变混合区（0
°
C和
‑
20
°
C）的水汽混合比例来同化对流分辨尺度下的闪电资料。自此之后，基于Fierro的方法开展了很多闪电资料同化的工作，结果表明：无论是采用不同的同化方法同化代理水汽混合比，或者是基于不同的模式同化代理水汽混合比都可以改善预报。
[0004]此外，Qie等（2014）建立了总闪电率与冰相粒子（霰、冰、雪）混合比之间的经验公式，用以调整混合区冰相粒子的混合比例。Chen 等（2018）利用Fierro和Qie的方法，利用闪电资料同时调整了混合区低层水汽量和霰质量，并且考虑了模型网格内的热力学和动力学条件，维持模型平衡。此外，Allen等（2016）和Kong等（2020）也利用闪电和霰质量、霰体积之间的观测算子同化了闪电资料。
[0005]调整数值模式初始场中的垂直速度分布是改善强对流预报的另一种可行的方法。目前的研究多集中在水汽和水物质的同化上，考虑同化风场特别是垂直速度的研究较少。已有研究表明，上升气流强度与观测到的闪电频数有定性的相关性(Deierling和Petersen, 2008)。根据闪电观测结果，Williams和Earl（1985）表明，陆地对流过程中的总闪频率与对流云高度有大约五次方关系。Price和Rind（1992）指出，根据许多对流事件，对流云中的最大上升速度与云高相关，他们分别建立了大陆云和海洋云中最大垂直速度和总闪频率的经验公式。Wang等（2020b）根据Price和Rind的公式，采用Nudging方法同化闪电数据，调整动态场。此外，很少有研究旨在基于闪电和上升气流的关系来优化动态场。
[0006]集合均方根滤波（EnSRF）使用预测的集合来估计流依赖的背景误差协方差，它已被用于同化常规观测、雷达、卫星和闪电数据（Gao和Min，2018；Wang等，2015）。局地化（Anderson，2007b；Hamill等人，2001）和协方差膨胀（Anderson，2007a，2008）对于EnSRF来说是必不可少的，因为它们会受到小集合数导致的采样误差的影响（Lei和Anderson，2014）。常用的局地化函数是一个近似高斯的五阶多项式函数（Gaspari和Cohn，1999，简称GC函数），GC的宽度参数需要针对给定的情况进行调整，这对于各种观测和状态变量来说是不实用的。此外，还有一些关于自适应协方差的理论研究（Anderson和Lei，2013；Lei等，
2014；Lei和Anderson，2014），但关于二维变量最大垂直速度、垂直局地化的概念并没有很好的定义。Lei等（2016）提出了一种GGF（global group filter）方法，可以提供垂直局地化函数的自适应估计，随后，GGF定位函数被应用于ANSU
‑
A辐射数据同化中，获得了较好的预报效果（Lei等，2016；Wang等，2020a）。
[0007]本专利技术基于2019年7月6日发生的强对流事件，根据总闪和最大垂直速度之间的“瞬时”关系，使用EnSRF方法以及GGF局地化方法同化由总闪数据转换的最大垂直速度（EnSRF_Wmax），以期改善强对流过程的预报。

技术实现思路

[0008]本专利技术所要解决的技术问题是提供一种合理有效的通过同化闪电资料改进强对流预报的方法。
[0009]为解决上述问题，本专利技术所述的一种通过同化闪电资料改进强对流预报的方法，包括以下步骤：
⑴
根据对流活动中闪电频数和云顶高度之间的关系为：，而最大垂直速度与云顶高度之间的关系为，建立闪电频数和最大垂直速度之间的观测算子：；式中：w
max
表示最大垂直速度，单位：m/s；F为每公里每分钟的闪电频数； Z为云顶高度，单位：km；
⑵
提取同化时刻前20分钟的闪电资料，根据所述闪电频数和最大垂直速度之间的观测算子将所述闪电资料转化为1 km的网格上的最大垂直速度，然后将该1 km的最大垂直速度分配到数值模式网格上；
⑶
根据GGF方法，利用背景场计算得到各个变量的垂直局地化函数；
⑷
利用集合均方根滤波方法，结合所述垂直局地化函数同化代理最大垂直速度，循环同化四次后得到分析场；
⑸
利用所述分析场继续预报得到预报场；
⑹
进行预报检验。
[0010]所述步骤
⑶
中垂直局地化函数按下述方法计算：
①
令N表示样本大小，L表示观测数，M表示模式的垂直层，表示来自第n个样本的第m层的第l个观测处的模式状态变量；其中，，；是的集合平均；
②
按下述方法根据背景场构造一组观测扰动： ，；式中：代表来自第n个样本的第l个观测；是由闪电转换的第l个最大垂直速度；是计算得到的第n个样本的观测扰动；是的平均，其中是的平均，，是观测算子；
③
观测和模式变量之间的相关系数可以通过以下公式计算：；式中：为相关系数；代表的集合平均；
④
相关系数随机地分为G个组，每个组有Q个样本，则相关系数表示为，以及，所有的G个组中Q个样本的估计相关的均方根（RMS）差表示为：；均方根最小化得到：，是计算得到的自适应的垂直局地化函数，即GGF函数； G取16。
[0011]所述步骤
⑷
集合均方根滤波（EnSRF）方法中的观测变量是最大垂直速度w
max
；分析变量包括风场（u,v,w）、扰动位温（prt）、扰动位势（ph）、水汽混合比（qv）、雨水混合比（qr）、冰混合比（qi）、霰混合比（qg）、云混合比（qc）、雪混合比（qs）。
[0012]本专利技术与现有技术相比具有以下优点：1、本专利技术基于中尺度数值模式WRF，通过同化闪电资料来改进背景场动力信息的方法（简称EnSRF_Wmax），建立了总闪和最大垂直速度之间的观测算子，利用EnSRF方法同化由闪电资料转换的代理最大垂直速度，并采用GGF垂直局地化方案，有效改进了背景场中的动力信息，不但方法合理有效，而且同时对于背景场中的水汽场、温度场也有一本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种通过同化闪电资料改进强对流预报的方法，包括以下步骤：
⑴
根据对流活动中闪电频数和云顶高度之间的关系为：，而最大垂直速度与云顶高度之间的关系为，建立闪电频数和最大垂直速度之间的观测算子：；式中：w
max
表示最大垂直速度，单位：m/s；F为每公里每分钟的闪电频数； Z为云顶高度，单位：km；
⑵
提取同化时刻前20分钟的闪电资料，根据所述闪电频数和最大垂直速度之间的观测算子将所述闪电资料转化为1 km的网格上的最大垂直速度，然后将该1 km的最大垂直速度分配到数值模式网格上；
⑶
根据GGF方法，利用背景场计算得到各个变量的垂直局地化函数；
⑷
利用集合均方根滤波方法，结合所述垂直局地化函数同化代理最大垂直速度，循环同化四次后得到分析场；
⑸
利用所述分析场继续预报得到预报场；
⑹
进行预报检验。2.如权利要求1所述的一种通过同化闪电资料改进强对流预报的方法，其特征在于：所述步骤
⑶
中垂直局地化函数按下述方法计算：
...

【专利技术属性】
技术研发人员：甘茹蕙，杨毅，郭树昌，
申请(专利权)人：兰州大学，
类型：发明
国别省市：