基于机器学习的流依赖背景场误差协方差动态调整方法

本发明公开一种基于机器学习的流依赖背景场误差协方差动态调整方法，通过将背景场关键变量经由机器学习模型映射至集合离散度，从而量化背景场不确定度，并在此基础上对原有静态误差协方差进行动态调节。本发明能够灵活反映不同天气背景条件下的流依赖误差特征，即使在无需集合预报的情况下，也能有效捕捉高维、非线性及各向异性的误差分布特征。本发明在同化系统的背景场优化、背景场误差协方差矩阵的动态调整以及流依赖性误差分析等方面具有重要应用价值，适用于数值天气预报等领域。