(19)中华人民共和国国家知识产权局
(12)发明专利申请
(10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请号 201910170766.7
(22)申请日 2019.03.07
(71)申请人 江苏无线电厂有限公司
地址 210012 江苏省南京市秦淮区石婆庙
298号
(72)发明人 孙婕 杜一凡 于宁 张
陈国鑫 周康 陈晨 吴宇飞
赵娟
(74)专利代理机构 江苏圣典律师事务所 32237
代理人 吴庭祥
(51)Int.Cl.
G06F 17/50(2006.01)
G06K 9/62(2006.01)
(54)发明名称
天气预报的方法
水性墨水(57)摘要
本发明公开了一种对气象数据进行融合处
理并生成数值天气预报的方法，包括如下步骤：
步骤1，从气象观探测设备或是CCTV采集接收各
对采集的气象要素数据进行标准化预处理，得到
标准化后的气象要素集合X；步骤3，对气象要素
集合X进行三维资料变分同化，并对气象要素集
合X中的数据进行特征误差分析和交叉协方差分
析，得到气象要素集合X中的每个数据的协方差
误差均方根，根据协方差误差均方根得到最优的
气象要素资料种类；步骤4，根据最优的气象要素
种类进行WRF数值天气预报模式地编译；步骤5，
将WRF模式结果进行预报后处理，生成气象要素
数值预报。权利要求书3页 说明书10页 附图1页CN 110020462 A 2019.07.16
C N 110020462
A
1.一种对气象数据进行融合处理并生成数值天气预报的方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1，采集接收各类气象要素数据，得到气象要素集合X 1；
步骤2，对采集的气象要素数据进行标准化预处理，得到标准化后的气象要素集合X；步骤3，对气象要素集合X进行三维资料变分同化，并对气象要素集合X中的数据进行特征误差分析和交叉协方差分析，得到气象要素集合X中的每个数据的协方差误差均方根，根据协方差误差均方根得到最优的气象要素资料种类；
步骤4，根据最优的气象要素种类进行WRF数值天气预报模式地编译；
电玉粉首饰焊接步骤5，将WRF模式结果进行预报后处理，生成气象要素数值预报。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，步骤1包括：采集n类气象要素数据，形成气象要素集合X 1(x 1，x 2，x 3，……x n )，x n 表示气象要素集合X 1中的第n个气象要素数据。 3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，步骤2中，对气象要素集合X 1中的气象要素数据进行标准化处理，得出标准化后的气象要素集合X(u 1，u 2，u 3，……u n )，u n 表示x n 经过标准化后的气象要素数据。
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，步骤3包括如下步骤：
步骤3-1，
建立三维变分的目标泛函数F(X)的表达式：
其中，X表示观测场即气象要素的观测值，X b 表示背景场，B表示背景场误差协方差矩阵，H表示观测算子，Y obs 表示观测向量，R表示观测误差协方差矩阵，F b (X)和F o (X)分别表示背景项和观测项；目标泛函数F(x)的梯度
为：
对应的分析场X a 为：
X a ＝X b +BH T (HBH T +R)-1(Y obs -HX b ) (3)
防卫器
将气象要素集合X中的所有气象要素集合成一个向量，定义为联合向量T：
T＝[X，HX t ]＝[X，Y] (4)
其中，X表示模式状态向量，X t 表示状态向量的真值，Y表示观测向量的真值，观测值是模式状态的函数，并且包含误差，则：
Y obs ＝HX t +ε (5)
ε表示服从均值为0，协方差为R的高斯分布；
步骤3-2，根据贝叶斯理论，T的后验分布p(T u )表示为：
p(T u )＝p(Y obs |T p )p(T p )/D (6)
在高斯分布的设定下，p(Y obs |T p )是后验分布函数，p(T p )是先验分布函数，T u 和T p 分别表示T的后验取值和先验取值，D表示标准化因子，T u 也服从高斯分布，
保健水杯其均值
和协方差∑u
机器码注册码
分别为：
∑u ＝[(∑p )-1+M ′T R -1M ′]-1 (8)权 利 要 求 书1/3页2CN 110020462 A
豫公网安备41160202000603
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