逐次最优插值在数值预报中的应用与试验分析

"逐次最优插值方案及其试验① (1996年) - 空军中尺度数值预报业务系统 - 气象科学" 本文详细探讨了在"空军中尺度数值预报业务系统"中应用的一种逐次最优插值方案。这种插值方法是针对气象数据处理的重要技术，旨在提高数据分析的精度，以满足数值预报模式的需求。最优插值法是一种常用的客观分析技术，尤其在多元最优插值的应用中，它能够综合考虑空间分布不均的观测站数据，处理各种类型（包括非常规）的气象观测资料。 文章提到，尽管多元最优插值法在处理复杂数据时表现出色，但也存在计算量大、可能遇到病态方程组的问题，这可能导致计算误差增加或计算不稳定。为解决这些问题，研究者采用了曲面拟合方法计算预备场，然后结合逐步订正法的思路，用最优插值法进行多次内插。这一过程被称为逐次最优插值，即每次最优插值的结果作为下一次插值的预备场，以此循环，逐步提升分析精度。 实验结果显示，这种方法有效地减少了迭代次数，通常只需两次迭代就能达到足够的精度，显著降低了计算量。在工作站上，该方案用于计算多个物理量场，耗时约几分钟，即使在数据缺报严重的情况下也能保持系统的稳定运行。这一创新的逐次最优插值方案在实际业务预报中表现出了良好的性能，满足了日常业务预报和数值模式对数据精确度的需求。 关键词涵盖了最优插值、试验和数值预报，显示了研究的核心内容。论文指出，自20世纪50年代逐步订证法提出以来，客观分析技术不断发展，而最优插值法一直是其中的重要组成部分。随着技术的进步，多元最优插值法在80年代和90年代成为了主流方法，尤其是在处理非常规气象资料方面。然而，该方法的计算挑战促使研究人员寻找更加高效和稳定的技术，从而诞生了本文所描述的逐次最优插值方案。 这项工作为气象预报领域提供了一个实用且高效的处理工具，优化了数据预处理步骤，确保了数值预报的准确性和实时性。通过这种技术，可以更好地利用和整合各种气象观测数据，为气象预报业务提供强有力的支持。