初始場(chǎng)誤差和模式誤差是制約數(shù)值天氣預(yù)報(bào)準(zhǔn)確率提高的兩個(gè)關(guān)鍵因素,本文考慮利用歷史觀測(cè)資料實(shí)現(xiàn)時(shí)空演變的模式誤差項(xiàng)的估計(jì)問(wèn)題,主要的研究?jī)?nèi)容由兩部分構(gòu)成。第一部分研究中,我們首先通過(guò)把模式誤差項(xiàng)考慮成為準(zhǔn)確模式中的未知項(xiàng),把歷史資料看作是帶有未知項(xiàng)的準(zhǔn)確模式的特解,構(gòu)造出歷史時(shí)間段模式誤差項(xiàng)的反問(wèn)題及其最優(yōu)控制問(wèn)題,解決歷史時(shí)間段模式誤差項(xiàng)的估計(jì)問(wèn)題。其次,我們?cè)跉v史時(shí)間段模式誤差項(xiàng)的基礎(chǔ)上,依據(jù)大氣的連續(xù)演變性和自相似性,將預(yù)報(bào)時(shí)間段的模式誤差項(xiàng)估計(jì)問(wèn)題也提為反問(wèn)題,進(jìn)一步構(gòu)造了該反問(wèn)題所對(duì)應(yīng)的最優(yōu)控制問(wèn)題。這兩個(gè)優(yōu)化問(wèn)題的解分別對(duì)應(yīng)了歷史時(shí)間段與預(yù)報(bào)時(shí)間段的模式誤差項(xiàng)最優(yōu)估計(jì)。若將利用歷史資料所提取的模式誤差信息代入原數(shù)值模式,必然可獲得數(shù)值模式預(yù)報(bào)效果的改進(jìn)。我們知道,求解優(yōu)化問(wèn)題常用的方法是梯度類的下降法,這類算法具有計(jì)算速度快、精度高的優(yōu)點(diǎn)。但由于梯度類下降法在數(shù)值模式約束的最優(yōu)控制問(wèn)題的求解過(guò)程中,需要計(jì)算目標(biāo)泛函的梯度,進(jìn)而需要運(yùn)行原數(shù)值模式的伴隨模式或切線性模式,這往往對(duì)實(shí)際復(fù)雜的業(yè)務(wù)模式來(lái)說(shuō)是不可行的。為了克服這一根本性的缺陷,在本文的第二部分研究?jī)?nèi)容中,我們考慮采用無(wú)...

【文章頁(yè)數(shù)】：51 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
中文摘要
英文摘要
第一章 引言
第二章 數(shù)值天氣預(yù)報(bào)模式誤差項(xiàng)的最優(yōu)控制問(wèn)題
    2.1 最優(yōu)控制問(wèn)題的背景和模型
    2.2 歷史時(shí)間段模式誤差項(xiàng)的反問(wèn)題及最優(yōu)控制問(wèn)題
        2.2.1 歷史時(shí)間段最優(yōu)控制問(wèn)題的提出
        2.2.2 歷史時(shí)間段最優(yōu)控制問(wèn)題的離散
        2.2.3 歷史時(shí)間段最優(yōu)控制問(wèn)題的求解算法
    2.3 預(yù)報(bào)時(shí)間段模式誤差項(xiàng)的反問(wèn)題及最優(yōu)控制問(wèn)題
        2.3.1 預(yù)報(bào)時(shí)間段最優(yōu)控制問(wèn)題的提出
        2.3.2 預(yù)報(bào)時(shí)間段最優(yōu)控制問(wèn)題的求解算法
    2.4 數(shù)值試驗(yàn)
    2.5 小結(jié)
第三章 基于無(wú)導(dǎo)數(shù)優(yōu)化方法的數(shù)值模式誤差估計(jì)
    3.1 基于模式搜索算法的無(wú)導(dǎo)數(shù)優(yōu)化方法
        3.1.1 模式搜索算法介紹
        3.1.2 數(shù)值試驗(yàn)
    3.2 基于演化算法的無(wú)導(dǎo)數(shù)優(yōu)化方法
        3.2.1 差分演化和自適應(yīng)差分演化算法介紹
        3.2.2 數(shù)值試驗(yàn)
    3.3 小結(jié)
第四章 總結(jié)與展望
參考文獻(xiàn)
參與科研項(xiàng)目與發(fā)表論文情況
致謝



本文編號(hào)：3859492