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

作     者：王根 盛绍学 刘惠兰 吴蓉 杨寅 Wang Gen;Sheng Shaoxue;Liu Huilan;Wu Rong;Yang Yin

作者机构：安徽省气象信息中心安徽省大气科学与卫星遥感重点实验室安徽合肥230031 中国气象局沈阳大气环境研究所辽宁沈阳110000 安徽省气候中心安徽合肥230031 国家气象中心北京100081 

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"(编号: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~~ 

出 版 物：《地球科学进展》 (Advances in Earth Science)

年 卷 期：2017年第32卷第7期

页      码：757-768页

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。

主 题 词：不连续资料 变分融合 L1范数 正则项 小波空间 

学科分类：07[理学] 070601[070601] 0706[理学-大气科学类] 

核心收录：

D　O　I：10.11867/j.issn.1001-8166.2017.07.0757

馆 藏 号：203268408...