數(shù)值天氣預(yù)報是高性能計算的重要應(yīng)用之一,它是在符合條件的初始值下通過計算機(jī)求解一組描述大氣物理演變規(guī)律的偏微分方程,以達(dá)到預(yù)報未來一段時間天氣現(xiàn)象的一種技術(shù)。作為預(yù)報問題,初值質(zhì)量很大程度上決定了數(shù)值天氣預(yù)報的預(yù)報結(jié)果準(zhǔn)確與否,準(zhǔn)確的數(shù)值天氣預(yù)報必須以高質(zhì)量的模式初值為前提。數(shù)據(jù)同化（即數(shù)據(jù)初始化）是一類將不同來源的信息融合在一起以獲得高質(zhì)量初值的方法,現(xiàn)已廣泛用于為數(shù)值天氣預(yù)報提供高質(zhì)量的初值。本文對現(xiàn)有數(shù)據(jù)同化算法進(jìn)行了深入研究與細(xì)致分析,針對目前主流數(shù)據(jù)同化算法存在的問題,選擇了一種比較好的降維投影四維變分?jǐn)?shù)據(jù)同化算法DRP4Dvar。借助該算法,運(yùn)用一組擾動集合樣本生成基向量,并將模式空間的分析增量投影到這組基向量子空間上,使目標(biāo)函數(shù)的控制變量由分析增量轉(zhuǎn)換為基向量的系數(shù),從而完成了縮短計算時間的投影降維工作,投影降維優(yōu)化的效果使得模式空間的維數(shù)由原來的10⁸減小到不超過10²。在此工作基礎(chǔ)上,將降維投影的四維變分算法的串行版本,按照格點統(tǒng)計插值（GSI）的并行規(guī)則進(jìn)行重新設(shè)計與優(yōu)化。在優(yōu)化過程中,分析和挖掘出算法在最小化迭代過程中存... 

【文章來源】：哈爾濱工程大學(xué)黑龍江省 211工程院校

【文章頁數(shù)】：68 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

數(shù)據(jù)同化系統(tǒng)模型圖

每一個數(shù)據(jù)子集又包含了一個或者多個數(shù)據(jù)項。圖 3.2 BUFR 數(shù)據(jù)格式圖PrepBUFR 文件類型格式來自于 BUFR 類型格式，圖 3.2 中表示了 BUFR 數(shù)據(jù)格式的結(jié)構(gòu)。可以看出，一個 BUFR 文件由很多個 Message 構(gòu)成，一個 Message 由很多個 Subset 構(gòu)成，一個 Subset 由很多個數(shù)據(jù)項構(gòu)成，如圖中的 T、Q 和 U 代表觀測數(shù)據(jù)項溫度、濕度和風(fēng)等信息。PrepBUFR 格式文件與 BUFR 數(shù)據(jù)格式文件結(jié)構(gòu)相同，唯一不同之處是 PrepBUFR 數(shù)據(jù)格式文件中的 BUFR 子集中不僅包含了觀測數(shù)據(jù)項，而且還包括了這些觀測數(shù)據(jù)項的觀測誤差信息和質(zhì)量控制信息。因此，PrepBUFR 數(shù)據(jù)格式文件是一種特殊的 BUFR 數(shù)據(jù)格式文件

第 3 章 數(shù)據(jù)同化系統(tǒng)的并行方案理器來讀取，即 0~n-1 號處理器作為 IO 處理器，firstguess_mem001，_mem0n 依次由 0~n-1 號處理器來讀取，讀取完成后可以在 0~n-1 號處理樣本的信息。這種并行讀取策略達(dá)到了并行讀取的目的，文件讀取效率取 n 個樣本有很大的優(yōu)勢。雖然設(shè)計達(dá)到了并行讀取 n 個樣本文件的目數(shù)據(jù)同化系統(tǒng)使用的總處理器數(shù)目必須大于樣本數(shù) n。如果總處理器數(shù) n，那么數(shù)據(jù)同化系統(tǒng)將無法運(yùn)行。

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]Development and Testing of the GRAPES Regional Ensemble-3DVAR Hybrid Data Assimilation System[J]. 陳良呂,陳靜,薛紀(jì)善,夏宇.  Journal of Meteorological Research. 2015(06)
[2]An Extension of the Dimension-Reduced Projection 4DVar[J]. SHEN Si,LIU Juan-Juan,WANG Bin.  Atmospheric and Oceanic Science Letters. 2014(04)
[3]數(shù)據(jù)同化算法研究現(xiàn)狀綜述[J]. 馬建文,秦思嫻.  地球科學(xué)進(jìn)展. 2012(07)
[4]An Economical Approach to Four-dimensional Variational Data Assimilation[J]. 王斌,劉娟娟,王曙東,成巍,劉娟,劉成思,Ying-Hwa KUO.  Advances in Atmospheric Sciences. 2010(04)
[5]資料同化方法的理論發(fā)展及應(yīng)用綜述[J]. 官元紅,周廣慶,陸維松,陳建萍.  氣象與減災(zāi)研究. 2007(04)
[6]Numerical Weather Prediction in China in the New Century——Progress,Problems and Prospects[J]. 薛紀(jì)善,劉艷.  Advances in Atmospheric Sciences. 2007(06)
[7]A New Approach to Data Assimilation[J]. 王斌,趙穎.  Acta Meteorologica Sinica. 2006(03)
[8]關(guān)于集合Kalman濾波的理論和方法的發(fā)展[J]. 劉成思,薛紀(jì)善.  熱帶氣象學(xué)報. 2005(06)
[9]A Simple Method of Calculating the Optimal Step Size in 4DVAR Technique[J]. 王云峰,伍榮生,王元,潘益農(nóng).  Advances in Atmospheric Sciences. 2000(03)

博士論文
[1]氣象資料變分同化的研究與并行計算實現(xiàn)[D]. 張衛(wèi)民.國防科學(xué)技術(shù)大學(xué) 2005



本文編號：3317920