摘要
本发明涉及数据同化技术领域,公开了一种数据同化方法、装置、设备及介质,该方法包括:首先获取观测数据并网格化,观测数据包含至少一个变量;或,获取至少一个时次的背景场及相应的观测数据,并将观测数据网格化,其中背景场和观测数据均包含至少一个变量;接下来利用所有变量对应的网格对已构建的数据同化模型进行训练,得到训练好的数据同化模型;将待处理的网格化观测数据或将待处理的背景场和网格化观测数据输入至训练好的数据同化模型中,输出对应的分析场。本发明提供的一种数据同化方法、装置、设备及介质具有推理速度快、同化精度高等特点,适用于天气气候、海洋、陆面等领域的数据同化。
技术关键词
数据同化模型
数据同化方法
多维特征向量
变量
网格
卫星高度计数据
机器学习模型
数据同化技术
卫星遥感反演
无线电探空仪
编码器
风廓线雷达
模型训练模块
可读存储介质
存储计算机程序
浮标站
数据获取模块
解码器
微波
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预测特征
风险预测模型
特征提取模块
风险预测方法
患者
数据
预测模型训练方法
非结构化网格
流场特征
工况