四维变分资料同化

集合四维变分资料同化研究进展刘柏年;皇群博;张卫民;曹小群;赵军;赵延来【摘要】Accurate background error covariance is the foundation for all advanced data assimilation systems. For four dimensions data assimilation (4D-Var), assimilating the observation data is converted to a question of cost function minimization which is constricted by atmosphere dynamic model. By adjusting the control vectors, the distance between model trajectory and real time observations reached its minimal value over whole assimilation time window. As background error covariance evolves according to the adjoint and tangent linear model, it can adapt to rapid development weather. However, most of operational 4D-Var systems still adopt simi-climatic background error covariance model compromised by huge dimensionality, which can’t be exactly deifned with all available information. As the rapid development of computer science, the problem of dimensionality can be released by ensemble method. Ensemble four dimensionality data assimilation (En4DVar) employed several independent perturbed analysis forecast cycles to remedy the limited information synchronously. In this scheme, lfow-dependent background error covariance can be estimated from the differences between ensemble members. Several famous numeric prediction centers, such as ECMWF, Mete-France, adopted it to provide lfow-depended background error covariance for the high-resolution determined 4D-Var system. In this thesis, the basic theory of the En4DVar method is demonstrated brielfy, followedby a description of currently application at ECMWF, and focusing on the disturbing, filtering, calibration as well as other key techniques for helping to improve the precision of estimates. The last part presents an investigation of some issues in current operation and possibly future research ifelds in the En4DVar.%背景误差协方差矩阵的精确定义是构建高水平资料同化系统的先决条件。

同化，你从哪里来，要到哪里去（原创）----跳舞de龙一、借尸，同化躯体的诞生同化，一个并不是很起眼的名字，近十年来，不知为什么竟然越来越吸引人们的眼球。

也正因为如此，同化也在世人面前变得神秘起来。

同化，你到底是谁？你还是我们以前的插值吗？你还是我们经常关心的初值问题吗？记得大概50年前，为了把观测插值到模式格点上，作为模式积分的初值，产生一个叫主观分析的名词。

后来，把人工插值变为计算机插值，就改名叫客观分析。

再后来，发现单纯观测的插值不能解决模式的初值问题，又把背景场引进来。

多少年来，气象领域的大部分人都是围绕着如何更好的把观测更好“插到”格点上，如何更好的产生更好的初值（为此，又诞生了一个初始化）的问题来思考相关问题。

客观分析主流方法发展经历了以下几个阶段：（1）多项式拟合。

该方法于1949年由Panofsky提出，它是用一个多项式展开去拟合包含数个分析格点的一小块分析区域中的所有观测点。

展开系数用最小二乘拟合确定。

客观分析的平滑度可由展开系数的个数控制，根据假定的精度加权观测。

多项式拟合开创了客观分析的新纪元。

（2）逐步订正法。

这种方法的原理是不直接分析观测，从每个观测中减去背景场得到观测增量，通过分析观测增量得到分析增量，然后将分析增量加到背景场得到最终分析。

每个分析格点上的分析增量通过其周围影响区域内观测增量的线性组合而加权，观测权重与观测位置和格点之间的距离成反比。

Cressman 于 1959年在这种方法的基础上采用的迭代求解方法，形成了逐步订正法。

逐步订正法引入了背景场的概念，解决了多项式拟合在资料稀少地区的“不连续”问题。

（3）最优插值。

这是一种从统计意义上来说均方差最小的线性插值方法。

最优插值比逐步订正法最大的改进就是权重考虑了误差和相关函数，即包含了观测、预报和分析之间的一切关系。

80年代开始，它在世界上得到了广泛应用，成为业务用的最多的一种同化方法。

（4）变分方法。

这种方法利用了变分原理，使得包括预报场和所有的观测资料进行全局调整，从而也使分析场达到统计意义上的最优。

一种显式四维变分资料同化方法
显式四维变分资料同化方法是一种用于将模型输出与观测数据进行比较的技术。

它可以帮助我们更好地了解模型的表现，并提高预测的准确性。

该方法的基本思想是将模型输出与观测数据进行比较，并通过调整模型参数来最小化模型输出与观测数据之间的差异。

这种方法可以用于各种类型的模型，包括气象模型、海洋模型和地球物理模型等。

在四维变分资料同化方法中，我们将模型输出与观测数据进行比较，并计算它们之间的差异。

然后，我们使用变分方法来调整模型参数，以最小化这些差异。

这种方法可以在不增加计算成本的情况下提高预测的准确性。

总的来说，显式四维变分资料同化方法是一种非常有用的技术，可以帮助我们更好地了解模型的表现，并提高预测的准确性。

资料同化方法研究进展摘要资料同化方法是一种广泛应用于气象、海洋、地球科学等领域的关键技术，用于整合多源异构数据，提高预测和决策的准确性。

本文旨在探讨资料同化方法的研究进展，涉及基本概念、优缺点、应用场景等方面，并展望未来的发展趋势。

关键词：资料同化，多源数据，预测精度，应用场景,发展趋势资料同化方法在科学研究中具有重要意义，它通过融合多源异构数据，可以增加我们对复杂系统的了解，提高预测和决策的准确性。

资料同化方法的基本原理是将不同来源、不同分辨率、不同时间尺度的数据融合在一起，使得数据之间具有互补性和协同性，从而提高整体数据的代表性。

根据应用领域的不同，资料同化方法可分为气象同化、海洋同化、地球科学同化等。

资料同化方法的研究现状资料同化方法在各个领域都有广泛的应用，其优点主要体现在以下几个方面：1、提高预测精度：通过融合多源数据，资料同化方法可以增加我们对系统的了解，提高预测的准确性。

2、数据互补：不同来源的数据具有不同的优势，资料同化方法可以将这些数据融合在一起，实现数据的互补。

3、降低成本：通过资料同化，可以减少数据收集和处理的成本，提高研究效率。

然而，资料同化方法也存在一些缺点：1、数据质量：由于不同来源的数据可能存在质量问题，如数据缺失、错误等，这会对同化的结果产生影响。

2、算法复杂度：资料同化方法需要复杂的算法进行数据处理和融合，对计算资源的要求较高。

3、数据尺度问题：不同来源的数据可能存在不同的时间尺度和空间尺度，这会对同化的结果产生影响。

资料同化方法在不同领域的应用情况也不同。

在气象领域，资料同化方法被广泛应用于天气预报和气候预测；在海洋领域，它被应用于海洋环流、海平面上升等研究；在地球科学领域，它被应用于地震预测、地质灾害预警等方面。

资料同化方法的发展趋势随着科学技术的发展，资料同化方法也在不断进步和完善。

未来，资料同化方法的发展趋势可能包括以下几个方面：1、多源数据融合：随着数据来源的增加，如何将多源数据进行有效融合将成为资料同化方法的重要研究方向。

资料同化方法的理论发展及应用综述官元红１，２，周广庆２，陆维松１，陈建萍３（１．南京信息工程大学，江苏南京２１００４４；２．中国科学院大气物理研究所，北京１０００２９；３．江西省气象台，江西南昌３３００４６）摘要：简单介绍了资料同化的概念、功能及分类，回顾了资料同化的发展历程，对各个时期发展的各种方法的理论进行了概述，并指出了每种方法的优缺点及应用进展。

目前，三维变分在业务上得到了广泛的应用和推广，随着研究的深入和计算机水平的不断提高，四维变分和集合Ｋａｌｍａｎ滤波在将来业务预报中有广泛的应用前景。

关键词：资料同化，三维变分，四维变分，集合卡尔曼滤波，综述。

中图分类号：Ｐ４３５文献标识码：Ａ０引言数值天气预报业务中，为了得到精确的预报值，准确的初值、合理的边值和完善的模式都是十分重要的。

近年来，随着模式的不断发展完善，对初始条件的精确性要求也日趋提高，物理学家Ｂｊｅｒｋｎｅｓ［１］曾把天气预报归结为初值问题，好的初始条件越来越被认为是整个数值预报领域的一个重要方面，初始条件的精确性直接影响着数值天气预报的成败。

另外，随着观测技术的发展，全球天气观测系统的不断完善，观测资料的时空分布不断扩大，类型和数目也不断增多，资料同化作为一种资料分析方法，如何有效地利用这些资料为数值预报提供更多的信息，是一个值得研究的问题。

因此，近年来，在很多研究工作者的共同努力下，资料同化发展较快，从早期没有理论基础的客观分析，发展到如今基于统计估计和变分两种理论的分析方法，对产生再分析资料和提高预报的准确性等方面做出了很大贡献。

文中回顾了资料同化的发展历程，对各个阶段发展的各种方法的特点进行了分析，并做了简单对比，旨在为人们根据所采用的模型、观测资料的相对质量和可用的计算资源选择何种同化方法提供参考。

１资料同化的概念在为数值天气预报模式提供准确、合理的初值问题上，资料同化是一种行之有效的方法。

它是由早期气象学中的分析技术发展起来的［２－３］。

一种显式四维变分资料同化方法摘要：本文提出了一种显式四维变分资料同化方法，该方法基于四维变分观测算法，利用观测数据和先验知识对待估计的状态进行修正，从而实现对大气环境的精确预测和预报。

该方法在理论和实践中都得到了广泛应用和验证，具有较高的可靠性和实用性。

关键词：四维变分；资料同化；预报；观测数据；先验知识引言大气环境是人类生存和发展的重要基础，对其精确的预测和预报具有重要意义。

资料同化作为一种有效的大气环境预报方法，已经成为气象学研究的热点和难点之一。

传统的资料同化方法主要基于三维变分观测算法，该方法在处理大气环境复杂动力学过程中存在一定的不足，如对局部不均匀性的处理不够精确等。

因此，开发一种更加精确、高效的资料同化方法，对于提升大气环境预测和预报的能力具有重要意义。

本文提出了一种显式四维变分资料同化方法，该方法基于四维变分观测算法，利用观测数据和先验知识对待估计的状态进行修正，从而实现对大气环境的精确预测和预报。

该方法在理论和实践中都得到了广泛应用和验证，具有较高的可靠性和实用性。

一、四维变分观测算法四维变分观测算法是一种基于贝叶斯方法的资料同化方法，其核心思想是利用观测数据和先验知识对待估计的状态进行修正，从而得到更加精确的状态估计。

该方法将预测和观测过程融合在一起，形成一个四维时空的观测系统，通过对时间和空间的联合优化，实现对大气环境的精确预测和预报。

四维变分观测算法的基本框架如下：（1）状态方程：描述大气环境的演化过程，通常采用数值模型进行描述。

（2）观测方程：描述观测数据与状态之间的关系，通常采用观测模型进行描述。

（3）先验分布：描述状态的先验知识，通常采用统计方法进行描述。

（4）后验分布：描述状态的后验知识，即在观测数据和先验知识的基础上得到的状态估计值。

四维变分观测算法的基本流程如下：（1）初始化：确定状态的先验分布和观测方程。

（2）预测：利用状态方程对状态进行预测。

（3）观测：利用观测方程对状态进行观测。