基于導(dǎo)航衛(wèi)星掩星資料同化的氣象參數(shù)探測(cè)方法研究.pdf

1、天氣預(yù)報(bào)已成為人們生活中必不可少的部分，現(xiàn)代天氣預(yù)報(bào)的結(jié)果主要來(lái)源于數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模式。數(shù)值天氣預(yù)報(bào)本質(zhì)上是一種初值優(yōu)化問(wèn)題，即在一定的初始場(chǎng)和邊界約束條件下，求解模型的方程組，對(duì)接下來(lái)某個(gè)時(shí)間段的大氣狀態(tài)變化規(guī)律進(jìn)行預(yù)測(cè)。數(shù)值天氣預(yù)報(bào)的預(yù)報(bào)質(zhì)量與初始場(chǎng)信息的質(zhì)量直接相關(guān)。將掩星資料同化進(jìn)數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模式中可以明顯改善初始場(chǎng)質(zhì)量，提高其預(yù)報(bào)質(zhì)量。在掩星資料同化技術(shù)中，現(xiàn)有的大氣參數(shù)求解算法存在一些不足。本課題提出了一種基于同步微擾隨機(jī)近似

2、(Simultaneous perturbation stochastic approximation，SPSA)的大氣參數(shù)求解方法。該方法利用梯度估計(jì)引導(dǎo)搜索過(guò)程逼近最優(yōu)解，避開(kāi)了復(fù)雜的代價(jià)函數(shù)求導(dǎo)過(guò)程，可實(shí)現(xiàn)性好。
　　本文的主要研究?jī)?nèi)容及創(chuàng)新工作如下:
　　(1)主要介紹了掩星觀測(cè)的相關(guān)知識(shí)，并重點(diǎn)研究了掩星資料同化技術(shù)。本文首先研究了掩星觀測(cè)技術(shù)的基本原理，并推導(dǎo)了掩星資料同化的代價(jià)函數(shù)，掩星資料同化技術(shù)本質(zhì)上是一種

3、高維、梯度難以計(jì)算的函數(shù)優(yōu)化問(wèn)題;然后根據(jù)觀測(cè)資料不同將觀測(cè)算子分成了大氣折射率算子和彎曲角算子，并對(duì)每種算子進(jìn)行了細(xì)分，總結(jié)了各類觀測(cè)算子的優(yōu)缺點(diǎn);最后概括并分析了現(xiàn)有的大氣參數(shù)求解算法，指出了現(xiàn)有算法在觀測(cè)算子復(fù)雜時(shí)可行性差等不足。
　　(2)提出了一種基于SPSA算法的大氣參數(shù)求解算法。同時(shí)根據(jù)代價(jià)函數(shù)的實(shí)際特點(diǎn)，本文對(duì)SPSA算法進(jìn)行如下改進(jìn):根據(jù)待優(yōu)化參數(shù)特點(diǎn)，以迭代步長(zhǎng)向量代替迭代步長(zhǎng)因子并且利用方差進(jìn)一步調(diào)整迭代步長(zhǎng)