四维变分同化关键技术研究与并行计算

发布时间：2021-05-11 13:33

　　由于初始场在数值天气预报中的重要性以及被精确确定的困难性,先进的气象资料同化方法已经成为提高数值天气预报效果的核心技术之一。本文以解决四维变分同化（4D-Var）业务化关键技术为目标,综合运用大气科学、计算数学和计算机应用技术等方面的知识,对制约四维变分同化效果和计算性能的关键算法和并行计算技术进行了研究,并实现了一个基于增量公式的多分辨率四维变分同化试验系统YH4DVAR。论文完成的主要工作和创新成果如下:一、研究了四维变分同化基本原理和实现技术,对四维变分同化算法进行了理论推导和分析。针对增量方法中内循环最优化计算量大,容易丢失中小尺度信息等缺点,提出了多分辨率多增量四维变分同化实现方法。多增量方法可以加快内循环最优化迭代的收敛速度,减少计算量,同时保留不同尺度的大气信息,从而能够获得更高分辨率的分析增量和更准确的分析场。针对一般控制变量变换中背景误差协方差水平和垂直相关相分离的简化处理,构造了基于球面小波变换的控制变量转换新算子,通过小波尺度实现了水平和垂直相关的依赖。二、对背景误差协方差的统计方法进行了研究。针对传统的NMC统计方法只能估计出气候意义上的或静止的背景误差统计的不... 

【文章来源】：国防科技大学湖南省 211工程院校 985工程院校

【文章页数】：173 页

【学位级别】：博士

【文章目录】：
摘要
ABSTRACT
第一章 绪论
    1.1 研究背景
    1.2 国内外研究动态
        1.2.1 最优插值方法
        1.2.2 三维变分同化
        1.2.3 四维变分同化
        1.2.4 卡尔曼滤波
        1.2.5 变分同化并行计算
    1.3 四维变分同化中的若干关键技术
        1.3.1 四维变分同化理论研究
        1.3.2 背景误差协方差新模拟方法研究
        1.3.3 观测资料变分质量控制研究
        1.3.4 大规模最优化算法研究
        1.3.5 可扩展并行算法研究
        1.3.6 四维变分同化系统实现技术研究
    1.4 本文的主要工作与创新
    1.5 论文结构
第二章 四维变分同化理论研究
    2.1 引言
    2.2 四维变分同化算法研究
        2.2.1 基本算法推导
        2.2.2 多增量方法
        2.2.3 基于新控制变量转换的预条件
    2.3 增量形式的多分辨率4D-Var算法
    2.4 小结
第三章 背景场误差统计研究
    3.1 引言
        3.1.1 背景误差模型回顾
        3.1.2 先进4D-Var中需要的背景误差模型
    3.2 小波及其原理
        3.2.1 离散和广义框架
        3.2.2 球面上的广义紧框架
        3.2.3 球面小波函数构造
    3.3 背景误差统计方法
        3.3.1 全球4D-Var背景误差协方差表示
        3.3.2 背景误差统计量的估计方法
    3.4 基于小波的误差统计
        3.4.1 误差统计的具体计算步骤
        3.4.2 背景误差统计结果
    3.5 小结
第四章 变分质量控制研究
    4.1 引言
    4.2 VarQC基本原理
        4.2.1 不相关观测的VarQC算法
        4.2.2 相关观测的VarQC算法
    4.3 实现技术研究
        4.3.1 系统流程
        4.3.2 伴随计算
        4.3.3 资料拒绝阀值
        4.3.4 预分析
        4.3.5 风场变分质量控制
        4.3.6 变分质量控制参数反演
    4.4 数值试验与分析
        4.4.1 VarQC与OIQC的比较试验
        4.4.2 VarQC对预报的影响
    4.5 小结
第五章 最优化算法研究
    5.1 引言
    5.2 最优化算法原理
        5.2.1 最优化算法的一般形式
        5.2.2 共轭梯度法
        5.2.3 牛顿法
        5.2.4 拟牛顿法
    5.3 大规模无约束最优化算法
        5.3.1 线性共轭梯度法
        5.3.2 有限存储LBFGS方法
        5.3.3 离散截断牛顿法
    5.4 迭代时预条件的LBFGS方法
    5.5 小结
第六章 谱模式并行计算
    6.1 引言
    6.2 模式方程
    6.3 数值计算方法
        6.3.1 水平离散方案
        6.3.2 垂直离散方案
        6.3.3 时间离散方案
    6.4 算法分析
        6.4.1 计算流程
        6.4.2 数据相关性分析
    6.5 格点空间计算
        6.5.1 精简网格
        6.5.2 动力和物理过程计算
        6.5.3 半拉格朗日水平对流计算
    6.6 傅立叶变换
    6.7 勒让德变换
    6.8 半隐式谱计算
    6.9 基于三维数据转置的并行计算
    6.10 数值试验
    6.11 小结
第七章 四维变分同化并行计算
    7.1 引言
    7.2 算法分析
    7.3 观测空间并行计算
        7.3.1 观测资料划分策略
        7.3.2 基于类型的观测变量混合数据划分
    7.4 控制变量变换并行计算
    7.5 多阶段并行计算
    7.6 数值试验
    7.7 小结
第八章 四维变分同化系统设计实现
    8.1 前言
    8.2 四维变分同化系统流程设计
        8.2.1 计算流程
        8.2.2 多分辨率增量方法
        8.2.3 同化窗口和时间槽
        8.2.4 更新向量计算
        8.2.5 切线性/伴随模式积分
    8.3 YH4DVAR系统设计
        8.3.1 时序图
        8.3.2 核心作业步的顶层控制
        8.3.3 目标函数和梯度计算
        8.3.4 最优化控制
        8.3.5 模式轨迹和增量插值
    8.4 数值试验
    8.5 小结
结束语
致谢
参考文献
作者在学期间取得的学术成果


【参考文献】：
期刊论文
[1]资料同化中背景场位势高度误差统计分析的研究[J]. 庄照荣,薛纪善,庄世宇,朱国富.  大气科学. 2006(03)
[2]GRAPES全球三维变分同化系统——基本设计方案与理想试验[J]. 庄世宇,薛纪善,朱国富,赵军,朱宗申.  大气科学. 2005(06)
[3]气象资料三维变分同化阶段区域分解并行实现[J]. 张卫民,朱小谦,赵军.  计算机研究与发展. 2005(06)
[4]Ocean Data Assimilation with Background Error Covariance Derived from OGCM Outputs[J]. 符伟伟,周广庆,王会军.  Advances in Atmospheric Sciences. 2004(02)
[5]应用ATOVS资料反演大气温湿廓线[J]. 王寅虎,孙龙祥.  气象科学. 2001(03)
[6]客观分析和四维同化——站在新世纪的回望（Ⅱ）客观分析的主要方法（2）[J]. 王跃山.  气象科技. 2001(03)
[7]变分同化及卫星资料同化[J]. 潘宁,董超华,张文建,黎光清.  气象科技. 2001(02)
[8]客观分析和四维同化——站在新世纪的回望（Ⅱ）客观分析的主要方法（1）[J]. 王跃山.  气象科技. 2001(01)
[9]伴随方法在海洋数值模式中的应用[J]. 王东晓,朱江.  地球物理学进展. 1997(01)
[10]天气数值预报中使用过去资料的问题[J]. 丑纪范.  中国科学. 1974(06)



本文编号：3181493