摘要
本发明提供了一种海洋智能预报大模型构建方法,涉及海洋预报领域,具体包括如下步骤:获取多源海洋观测数据,通过多源观测数据融合与数值模式同化,构建经质量控制、时空配准、标准化及数据集划分处理的高分辨率海洋分析数据集;构建基础预测模型,利用基础预测模型对频域增强后的特征与空间局部特征进行多尺度融合;在设定的区域范围内运行训练后的基础预测模型,基础预测模型输出结果通过逆标准化恢复为原始物理量值;通过订正模块将基础预测模型的滚动输出与观测数据或高分辨率模式结果进行对比,学习误差并输出订正量,与原预测结果叠加,获得预测场。本发明的技术方案克服现有技术中海洋预报模型不能满足复杂应用场景需求的问题。
技术关键词
模型构建方法
多源观测数据
基础
掩膜矩阵
集合卡尔曼滤波
卫星遥感产品
海洋数值模式
分支
预测模型训练
同化方法
编码器
多尺度
通道
变量
观测误差
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