光流反演风场的滚动优化及其适用性研究

提出了一种基于二维Boussinesq约束和最近邻插值算法滚动优化光流反演风场的强降水临近预报改进方案。该方案首先基于光流算法反演连续两帧实况格点降水的光流风场,然后对其做二维Boussinesq约束,使得风场连续,接着根据最优风速替换阈值,用最近邻插值算法填充小于该阈值的风速,最后做二维Boussinesq约束,据此根据半拉格朗日平流方案外推未来120 min降水。基于荷兰皇家气象研究所开源格点雷达降水资料中的7次极端降水过程,探讨了上述方案在强降水临近预报当中的适用性,结果表明:仅使用二维Boussinesq约束仍难以解决低风速区内外推图像的失真问题。而滚动优化方案能自适应获得最优的风速替换阈值,从而显著提升风场的连续性及针对强降水的外推效果,且提升程度随降水强度的增大而增大。