大气数据同化方法、装置、设备及存储介质

本申请提供一种大气数据同化方法、装置、设备及存储介质。涉及计算机科学和大气科学融合技术领域。该方法包括：将代价函数、先验估计和代价函数的梯度加入到基于梯度的下降算法中，并加入后验估计，构建基于贝叶斯先验信息的四维变分与集合卡尔曼滤波结合模型；基于所述四维变分与集合卡尔曼滤波结合模型，对大气数据进行数据同化。本申请结合人工智能技术，尤其是深度学习和贝叶斯优化自适应算法，对传统的数据同化算法进行增强与优化，并可广泛应用于高温热浪等针对极端天气事件的预测。通过对历史数据和实时观测数据的同化，显著提升对未来气候变化趋势的预测精度，为极端气象预警和制定决策提供更有力的支持。