一种融合嵌套数值模拟和深度学习的海流预报方法

本发明公开了一种融合嵌套数值模拟和深度学习的海流预报方法，属于海洋数值模拟和深度学习交叉技术领域，一种融合嵌套数值模拟和深度学习的海流预报方法，基于再分析数据，利用MITgcm嵌套模型对海流进行后报，分辨率在大范围海域约为2km，在特定海域分辨率提高到500m。改进深度学习模型，基于模型后报数据进行训练，从大范围的2km分辨率数据重建小区域的超高分辨率海流数据，获取气象海洋预报数据，TPXO预报数据，部署数值模型和深度学习模型，实现业务化运行预报。本发明的海流数据分辨率高，可以分辨海洋中的中尺度及亚中尺度过程，高于目前公开的数据集分辨率，同时基于深度学习模型极大加快小区域超高分辨率的数据输出。