中文摘要：

正确的背景误差协方差模型在变分资料同化系统中具有十分重要的作用。本项目针对降水和无降水区之间协方差结构的显著差异以及目前协方差模型在同化云水观测时的不足，研究一种先进的异构背景误差协方差模拟方法。 首先，引入基于垂直平均雨量的二维地理掩码来划分降水和无降水区，并将水凝物扩展为分析量；研究一个新的控制变量转换算子来模拟背景误差协方差，能对两个区域中不同的协方差结构函数分别进行刻画。其次，基于集合方法估计两种天气区域中的有关误差特征参数。然后，利用新的异构模型，研究中国典型强降水天气系统的背景误差协方差特征，包括动力变量与水凝物之间的多元耦合关系、空间相关结构函数、相关长度尺度和误差标准偏差等统计量，从协方差结构函数角度揭示不同暴雨天气系统的空间结构。最后，研究基于异构协方差的三维变分资料同化原型系统的设计和实现，重点研究其在同化雷达反射率和卫星辐射率等云水观测资料时的有效性和优越性。

结论摘要：

研究和改进背景误差协方差模型对提高变分资料同化系统效果具有十分重要的意义。随着遥感探测技术的进步，大气观测已经由常规观测为主发展为以卫星等遥感观测为主，卫星观测在业务数值天气预报中的贡献权重越来越大。本项目针对异构背景误差协方差模型开展研究，通过估计和刻画不同天气区域中背景误差特征的变化和差异，以提高卫星等非常规云水观测资料同化效果，同时解决了云水观测资料资料同化中相关的某些理论和技术问题。首先，针对云水卫星观测资料的变分同化，研究和设计了一个先进的异构背景误差协方差模型。由于计算代价限制了样本数量，有限的背景误差样本数会引入采样噪声的问题，从而使估计的背景误差方差中含有大量小尺度随机误差，降低方差估计精度。针对此问题，实现了一种自适应的客观滤波方法，主要是根据样本随机噪声和原背景误差信号在谱空间的频率分布特征，从而实现背景误差方差中取样噪声成分的有效滤除。其次，在WRFDA软件框架结构的基础上，研究和初步构建了一个为全球谱模式提供初始场的四维变分资料同化系统，并实现了ATOVS卫星辐射率和GPS掩星弯曲角等观测的直接同化功能。再次，云水卫星观测资料同化中数值预报模式一般都包含有物理过程，如湍流混合、湿对流、格点尺度降水等。由于物理过程的复杂性，一般使用参数化方法描述其对模式的影响，而在参数化方案中会在临界值处导致模式方程中的某些项关于时间或模式变量不连续或不可微，此现象一般称为“开关”问题。由于包含物理过程参数化方案的模式是不可微的，利用伴随方法对其进行梯度分析时精度较低，本项目提出利用复变量求导法把梯度分析转化为正向数值计算过程，进而高精度地获得梯度值。最后，实现了多源卫星观测资料的有效同化，利用上面的同化技术在全球四维变分资料同化系统中对多种观测数据(常规观测、卫星辐射率、GPS无线电掩星弯曲角和卫星风等)进行了同化实验，说明新型卫星观测数据的引入不但能够增加同化系统中的信息量，而且能够提高其它种类观测数据的同化利用率。统计检验结果说明无论是从距平相关还是均方根误差衡量，新型卫星观测(无线电掩星和卫星风)的引入和有效同化后，对高分辨率同化预报系统预报技巧的提高是十分明显的。通过一个强降水个例的分析结果，说明了基于新的初始场全球模式降水预报准确性较高，强降水中心模式预报和观测实况较为一致。