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龙图腾网获悉中国科学院大气物理研究所;中国科学院计算机网络信息中心申请的专利一种基于气候模型的海洋观测数据格点化方法及系统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：CN116305752B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-17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：202211633453.9，技术领域涉及：G06F30/20；该发明授权一种基于气候模型的海洋观测数据格点化方法及系统是由成里京;朱江;原惠峰设计研发完成，并于2022-12-19向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于气候模型的海洋观测数据格点化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种基于气候模型的海洋观测数据格点化方法及系统。本发明通过引入耦合模型比较计划的模型集合作为动态集合样本，提供更优的初始场和流依赖的海洋参数空间以及更加符合真实海洋物理变率，进而更合理地将不规则的海洋次表层观测数据重构为具有完整全球海洋覆盖的数据集。此外采用多尺度循环重构技术，逐步重建多个典型尺度变率的同时，避免了传统格点同化方法会引入偏向于气候态系统偏差的问题。该方法推动了更优的长时间完整可靠的海洋次表层格点资料集的构建，为进行气候变化和海洋科学研究提供更加完整、准确的数据集。本发明主要用于但不限于海洋次表层观测数据格点化及全球完整格点数据集的构建。

本发明授权一种基于气候模型的海洋观测数据格点化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于气候模型的海洋观测数据格点化方法，其步骤包括： 1读取第t个月的海洋相关数据，所述海洋相关数据包括海洋状态观测数据O、气候平均态观测误差数据D、CMIP模式数据C、海洋与陆地的边界地形数据L、全球观测的网格算术平均数据M； 2对该第t个月的海洋相关数据进行预处理：首先，对于气候平均态观测误差数据D中元素为Nan的格点，Nan表示该格点没有有效数据，以邻近深度、邻近格点的非Nan元素的中位数更新该元素为Nan的格点；其次，若指定格点x,y的海洋和陆地边界地形数据Lx,y≥1且格点x,y的气候平均态观测误差数据则对进行卷积更新，x、y、z分别为经度、纬度和深度网格索引，0≤xd3,0≤yd4,0≤zd2，d2为海洋数据的深度层总数，d3为经度方向格点数，d4为纬度方向格点数；对于CMIP模式数据C中所有模式、深度为r、网格索引为p、q的模拟数据若对应的地形数据Lp,q＝0,则若对应的地形数据Lp,q≥1且则对进行卷积更新，p、q、r分别为经度、纬度和深度网格索引，0≤pd3,0≤qd4,0≤rd2； 3按照步骤S3‑1至S3‑20对观测数据按照深度逐层进行格点化处理，设深度为depth，简记为d： S3‑1：若depth≥d2，则结束格点化；否则进入S3‑2； S3‑2：计算第t个观测月、指定深度d参与格点化计算的CMIP模式集合平均数据C； S3‑3：依据深度depth获取初始海洋状态观测数据O、初始气候平均态观测误差数据D； S3‑4：计算初始背景扰动场A＝C‑repmatmeanCTT,1,m；其中，m为CMIP模式个数； S3‑5：计算需要进行数据格点化的格点坐标矩阵P、观测场Q、分析均值场U以及分析扰动场V；对于格点x,y对应的海洋状态观测数据Ox,y，若|Ox,y|6且Lx,y≥1，则判断该格点x,y需要进行数据格点化计算，则进入S3‑6，否则进入S3‑7； S3‑6：记录需要进行计算格点的坐标矩阵：其中Pi为矩阵P的行数，记录分析场平均数据Ui为矩阵U的行数，k＝x*d4+y，Ak,:为取A中第k行所有列的元素；记录集合观测场数据Qi为矩阵Q的行数，此时若观测误差数据Dx,y0，则Vx,y＝Dx,y，否则Vi为分析扰动场矩阵V的行数，Mi为网格算术平均数据矩阵M的行数； S3‑7：计算观测扰动优化矩阵Z：Z0＝QT‑meanVTT、Z1＝UT； S3‑8：定义多尺度循环重构的尺度向量T；其中尺度向量T中每个尺度表征一个局地化半径； S3‑9：逐个尺度进行多尺度循环重构：设尺度索引为jndex，若jndex超出尺度向量中最后一个尺度，则depth＝depth+1转至S3‑1，否则进行S3‑10； S3‑10：计算第t个观测月、指定深度d的缩放的集合观测异常H和第t个观测月、指定深度d的缩放的增益向量N，并设定局地化半径radius； S3‑11：逐个格点同化计算：设格点索引为index，若index超出最后一个格点，则jndex＝jndex+1转至S3‑9，否则进行S3‑12； S3‑12：计算第t个观测月、指定深度d、索引index的格点的距离矩阵F:若nx≤1，则F＝absP‑index*I；否则其中nx为经度方向格点最大数量，X＝index％nx*I‑P:,0、Y＝indexx*I‑P:,1； P:,0、P:,1为分别表示矩阵P第1列和第2列所有行元素构成的矩阵； S3‑13：计算第t个观测月、指定深度d、索引index的格点的局地化半径矩阵J； S3‑14：计算J中大于0元素，得到局地观测矩阵K； S3‑15：更新局地化半径矩阵J＝JK,:； S3‑16：更新计算第t个观测月、指定深度d、索引index的格点的背景扰动场数据A： 其中A中第index行所有列的元素Aindex,:＝Aindex,:×sqrtG；G＝I+ST×S‑1，S＝HK,:*repmatJ,1,m； S3‑17：计算第t个观测月、指定深度d、索引index的格点的背景平均场数据B：其中B中第index行所有列的元素Bindex,:＝Cindex,:×G×ST×NK,:*J； S3‑18：更新背景平均场数据B＝B+meanOTT； S3‑19：整合第t个观测月、指定深度d的平均数据场Xt,d和扰动数据场Yt,d； S3‑20：索引为index的格点同化结束后，index＝index+1，进入S3‑11。

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