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本文在3DVM的基础上，结合DRP-4DVar的实现方案，提出了一种新的适宜业务数值预报使用的后向映射四维变分同化(B-4DVar)方法。该方法对代价函数的极小化求解是投影到历史预报集合样本空间下完成，这样避免了切线性和伴随模式的使用，从而大大减小了方法实现的难度以及节省了计算的开销。针对数值天气预报应用，建立了基于区域业务天气预报模式AREM的B-4DVar变分同化系统。通过两个单点试验(SOEs)和一个观测系统模拟试验(OSSE)，评估了新同化系统的性能：单点试验证明了B-4DVar的流依赖特征，这与方法中利用了一组与初值相关的历史预报样本来估计背景误差协方差矩阵(即B矩阵)有关；观测系统模拟试验结果表明了加入常规观测资料后，B-4DVar方法能有效地提高初值的分析质量，其效果超过了三维变分同化。该方法具有省时特点，并保证了B矩阵的流依赖，具有良好的同化常规资料能力，这些都预示着B-4DVar有用于业务预报的潜力。
结合常规观测资料开展了B-4DVar系统的实际个例试验，针对2007年和2008年汛期开展了批量后报试验，从个例试验和批量后报试验中验证了B-4DVar系统对改进个例降水以及汛期降水的作用，降水评分表明，常规观测资料的B-4DVar同化初值能够提高24小时、48小时预报降水评分，其中48小时预报评分的改进效果更为明显。
针对COSMIC计划探测得到的GPS掩星资料，开展了掩星折射率资料与常规探空资料以及NCEP分析资料的误差统计分析工作，得出了折射率资料误差随纬度和不同地域的垂直廓线分布特征。在B-4DVar系统中实现了掩星折射率资料的局地和非局地同化模块、弯曲角资料的二维射线追踪法同化模块，并开展了GPS掩星探测折射率资料的个例比较试验，在同化系统中采用局地和非局地两种算子加入GPS掩星折射率资料后，均可以提高观测资料附近初值的分析质量，从而在24小时降水预报中起到正的改进效果；基于非局地观测算子的掩星折射率资料同化可以通过大气非局地的约束，进一步改进基于局地观测算子掩星折射率资料同化的不足；在常规资料的基础上加入掩星折射率资料，可以使同化系统进一步改进初值分析质量和24小时预报效果，尤其能更好地发挥非局地观测算子的作用。针对2009年汛期开展了GPS掩星折射率资料的批量试验，验证了GPS掩星折射率资料的加入对改进区域降水预报的正贡献。