基于L1范数正则项约束的不连续资料三维/四维变分融合研究

摘要：

经典三维/四维变分融合基于误差服从高斯分布,在极小化迭代时涉及到求解目标泛函梯度,若资料不连续则不可微,从而无法求解相应梯度,故理论要求所融合的资料必须具有“连续性”.采用扩展经典三维/四维变分融合方法,显式地基于L1范数把先验知识作为正则项约束项耦合到经典变分融合模型.在实施过程中把资料映射到小波域,采用新的融合模型在“小波空间”完成资料融合后,再采用小波逆变换映射回“观测空间”.通过线性平流扩散方程作为四维预报模式进行理想试验,试验设计融合背景和观测资料不连续,即在某些点左右导数不相等,试验结果表明文中采用的方法可行.进一步将该方法用于多源降水资料融合试验,采用基于GAMMA拟合函数的概率密度匹配法(Probability Density Function matching method,PDF)进行CMORPH反演降水资料订正,再将订正后的资料与地面站观测资料进行融合.通过与参考场结构相似性度量,得到该方法能更好地保留代表一些天气现象的“离群点”.该融合方法为不连续资料融合,尤其是“跳变点”的变分融合奠定了理论基础并提供了可借鉴的方法.

关键词：不连续资料、变分融合、L1范数、正则项、小波空间

所属期刊栏目：32

分类号：P468(气候学)

资助基金：安徽省自然科学基金项目“广义变分同化AIRS水汽通道亮温及在安徽强对流天气预报中的应用研究”1708085QD89;淮河流域气象开放研究基金项目“基于地面和卫星观测反演的江淮流域降水资料融合算法研究”编号:HRM201407资助.Project supported by the Natural Science Foundation of Anhui Province "Generalised variational assimilation of AIRS water vapor channel brightness temperature and the application study in severe1708085QD89;The Open Research Fund of Huai River Basin in Meteorological "Study of precipitation data fusion algorithm in Jianghuai Basin based on the ground and satellite observations"HRM201407

在线出版日期：2017-11-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共12页

页码：757-768