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申请/专利权人：中国气象科学研究院
摘要：本发明公开了一种基于AI和数值同化的天气预报方法、介质及程序产品，通过结合AI天气预报模型和数值同化技术，并具体通过基于AI天气预报模型生成初步天气预报场、对初步天气预报场进行背景场插值处理、采用数值同化技术将实时观测气象数据同化入插值后的初步天气预报场中、将同化后的分析场重新插值回AI天气预报模型的原生网格和垂直压力层以及设计高频更新机制等步骤，实现全球天气预报的快速实时更新和对极端天气事件的快速响应，显著提高了天气预报的速度和准确性，降低了对高性能计算资源的需求，不仅可用于一般天气预测和长期气候模式分析，还特别适用于航空、海洋和农业等行业，在应对全球气候变化等挑战方面具有重要应用价值。
主权项：1.一种基于AI和数值同化的天气预报方法，其特征在于，所述天气预报方法在实施时至少包括如下步骤：SS1.采用基于深度学习并可持续学习和自我优化的AI天气预报模型，收集并分析全球气象数据，生成初步天气预报场；SS2.对初步天气预报场进行背景场插值处理，以匹配WRF模型所支持的网格和垂直坐标，确保预报数据的空间一致性；SS3.采用数值同化技术将实时观测气象数据同化入插值后的初步天气预报场中，更新分析场以精确反映当前大气条件；SS4.将同化后的分析场重新插值回AI天气预报模型的原生网格和垂直压力层，确保其能够利用更新后的数据进行未来天气预测；SS5.设计高频更新机制，重复执行上述步骤SS1-SS4，基于新获取的实时观测数据持续更新背景场和分析场，并根据最新的分析场和预报结果对比而自动优化调整AI天气预报模型参数，实现全球范围内天气预报的实时更新和极端气象事件的快速响应。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国气象科学研究院 一种基于AI和数值同化的天气预报方法、介质及程序产品
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