一种新的遗传策略在含“开关”过程的集合预报中的有效应用

针对初值及模式的不确定性,进行了初值扰动集合预报和模式扰动集合预报。在初值扰动集合预报中,将一种新的遗传策略用于四维变分资料同化生成集合预报的分析场,求解条件非线-}生最优扰动,并结合第二、第三主奇异向量（SVs）生成集合预报的初始扰动。为了检验该方法的有效性,采用一个含“开关”过程的偏微分方程的预报模式,设计了3种比较数值试验方案。结果表明：采用第3方案的集合预报在预报技巧上明显高于其他两种方案。第2方案和第1方案相比,由于“开关”的影响,集合预报技巧提高并不明显。在模式扰动集合预报数值实验中,为了模拟模式的不确定性,在控制方程右端添加6个随机的误差项模拟由于物理参数化方案的不同而带来的模式扰动,采用新的遗传策略在扰动模式中同化出6个对应于扰动模式的分析场后进行集合预报,并与基于伴随技术的方法进行比较。结果表明,基于遗传算法的扰动模式集合预报的预报技巧明显优于伴随方法,且这种优势随着预报时间的增加愈发明显。     

改进的粒子群算法在求解条件非线性最优扰动的应用

通过对影响粒子群算法性能的两个关键因素进行改进,将一种改进的粒子群算法应用于条件非线性最优扰动(CNOP)的求解中,并与传统的基于梯度下降算法进行比较。比较数值结果显示,在非光滑情形下,传统的基于伴随模式提供梯度信息的SPG2求解出的CNOP绝大部分是局部的,只有少数是全局的。而改进的粒子群算法则在200次数值实验中均能够较好地求解出全局CNOP。