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龙图腾网获悉中国科学院地理科学与资源研究所申请的专利过程模型异位同化方法、系统和介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN115640753B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-23发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211407820.3，技术领域涉及：G06F30/27；该发明授权过程模型异位同化方法、系统和介质是由请求不公布姓名设计研发完成，并于2022-11-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本过程模型异位同化方法、系统和介质在说明书摘要公布了：本发明涉及过程模型优化方法技术领域，尤其是涉及一种过程模型异位同化方法、系统和介质。所述方法包括：基于过程模型集合模拟建立原位与异位状态向量的关联模型，利用原位状态向量同化与关联模型更新异位状态向量，运用原位观测向量校正由更新异位状态向量映射的异位观测向量，应用校正后的异位观测向量同化更新异位状态向量。本发明提出了一种利用有资料区观测优化无资料区过程模型状态参量的同化方法，克服了传统同化方法仅能利用观测优化观测时刻和位置处过程模型的不足，能够提升过程模型对无资料区地表演化的模拟精度，拓展了对地观测数据在时间和空间两个维度上的应用潜力，为把握无资料区的生态、环境及资源等提供了技术支持。

本发明授权过程模型异位同化方法、系统和介质在权利要求书中公布了：1.一种过程模型异位同化方法，其特征在于，包括如下步骤： S1：基于过程模型集合模拟建立原位与异位状态向量的关联模型，包括： S11：基于过程模型集合模拟数据挖掘建立原位与异位状态向量的关联模型： Yt＝ΦfXT+Ξf Φf＝AtB'TBTB'T-1 Ξf＝[Ξ1…Ξn…ΞN][1N…1N…1N]’ [Ξ1…Ξn…ΞN]＝[At-ΦfBT] [y1nt…yMnt]'＝Γ[y1nt-1…yMnt-1]',Pt-1k,l [x1nT…xMnT]'＝Γ[x1nT-1…xMnT-1]',PT-1K,L Yt＝ΓYt-1,Pt-1k,lYt＝[y1t…yMt]' XT＝ΓXT-1,PT-1K,LXT＝[x1T…xMT] [y1nt-1…yMnt-1]＝Yt-1+[e1nt-1k,l…eMnt-1k,l] Yt-1＝[y1t-1k,l…yMt-1k,l]' [x1nT-1…xMnT-1]'＝XT-1+[E1nT-1K,L…EMnT-1K,L]' XT-1＝[x1T-1K,L…xMT-1K,L],K,Lf∈Ω1≤f≤F 式中，Ω表示由观测数据及其相应地理位置组成的集合，F表示Ω元素的个数，K,Lf∈Ω表示Ω第f个元素中的地理位置K,L，T表示Ω第f个元素中观测数据的时间，Γ表示过程模型，XT-1表示K,L处T-1时刻的状态向量，M表示状态向量的维数，[E1nT-1K,L…EMnT-1K,L]'表示K,L处T-1时刻第n个M维的扰动向量，1≤n≤N，N表示扰动集合的个数，t表示同化时刻，k,l表示t时刻没有观测数据的异位地理位置，Yt-1表示k,l处t-1时刻的状态向量，[e1nt-1k,l…eMnt-1k,l]'表示k,l处t-1时刻第n个M维的扰动向量，PT-1K,L表示T-1时刻Γ在K,L处积分所需参量集合，XT表示T-1时刻Γ在K,L处积分得到的状态向量，Pt-1k,l表示t-1时刻Γ在k,l处积分所需参量集合，Yt表示t-1时刻Γ在k,l处积分得到的状态向量，Φf表示所建立的原位与异位状态向量的关联模型，Ξf表示Φf的误差； 或者 S12：利用机器学习基于过程模型集合模拟建立原位与异位状态向量的关联模型，具体为： Yt＝ΦfXT+Ξf1≤f≤F Φf＝MachineBT,At Ξf＝[Ξ1…Ξn…ΞN][1N…1N…1N] [Ξ1…Ξn…ΞN]＝[At-ΦfBT] 式中，Machine表示机器学习模型，Φf表示利用At和Bt训练得到的具体机器学习模型，Ξf表示Φf的训练误差； S2：利用原位状态向量同化与关联模型更新异位状态向量； S3：运用原位观测向量校正由更新异位状态向量映射的异位观测向量； S4：应用校正后的异位观测向量同化更新异位状态向量； 所述原位是指由观测数据及其相应地理位置组成的集合，不同时刻观测数据及其相应地理位置属于所述集合的不同元素，异位是指在同化时刻没有观测数据的地理位置，所述异位可以是异时，也可以是异空，异时是指原位观测数据时间不同于异位同化时间，异空是指原位观测数据的地理位置不同于异位同化的地理位置。

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