一种基于气象大模型的集合-变分混合同化系统及方法

本发明属于大气科学技术领域，公开了一种基于气象大模型的集合‑变分混合同化系统及方法，采用一种具有物理约束的方式(RANDOMMV)对大气初始场进行随机扰动，基于人工智能气象大模型的强大推演能力，快速生成集合成员，以保证成员多样性并减小采样误差。在此基础上，采用集合‑变分混合同化方法，结合动态的集合背景误差协方差和通过NMC方法估计的静态背景误差，构建集合‑变分混合同化系统，实现对多源观测数据的有效同化。本发明能够保证AI集合预报成员的物理一致性与稳定性。结合了由历史预报数据的差异场推导的长期平均的静态误差信息与集合预报的流依赖背景误差信息；动静结合，增强了混合同化系统的鲁棒性。