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龙图腾网获悉兰州大学申请的专利大气数据同化方法、装置、设备及存储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：CN120197056B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-02-27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：202510256657.2，技术领域涉及：G06F18/2415；该发明授权大气数据同化方法、装置、设备及存储介质是由陈斌;王涣智设计研发完成，并于2025-03-05向国家知识产权局提交的专利申请。

本大气数据同化方法、装置、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本申请提供一种大气数据同化方法、装置、设备及存储介质。涉及计算机科学和大气科学融合技术领域。该方法包括：将代价函数、先验估计和代价函数的梯度加入到基于梯度的下降算法中，并加入后验估计，构建基于贝叶斯先验信息的四维变分与集合卡尔曼滤波结合模型；基于所述四维变分与集合卡尔曼滤波结合模型，对大气数据进行数据同化。本申请结合人工智能技术，尤其是深度学习和贝叶斯优化自适应算法，对传统的数据同化算法进行增强与优化，并可广泛应用于高温热浪等针对极端天气事件的预测。通过对历史数据和实时观测数据的同化，显著提升对未来气候变化趋势的预测精度，为极端气象预警和制定决策提供更有力的支持。

本发明授权大气数据同化方法、装置、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种大气数据同化方法，其特征在于，所述方法包括： 将代价函数、先验估计和代价函数的梯度加入到基于梯度的下降算法中，并加入后验估计，构建基于贝叶斯先验信息的四维变分与集合卡尔曼滤波结合模型； 基于所述四维变分与集合卡尔曼滤波结合模型，对大气数据进行数据同化； 将代价函数、先验估计和代价函数的梯度加入到基于梯度的下降算法中，包括： 代价函数的梯度由下式给出： 式中，表示代价函数的梯度，x0表示期待寻找到的一个优化的初始状态向量，B表示背景误差协方差矩阵，xb表示状态0时刻状态向量先验分布，表示由整体时间状态0～N的观测误差协方差矩阵R所构成的一个对角矩阵，代表观测算子将模式初始状态向量x0映射到观测空间后的模拟观测数值，表示实际观测数据的集合； 利用下式 式中，为观测空间中的背景场调整量，在后续的数据同化进程中驱动分析场向最优解收敛，代表目标函数梯度中背景误差协方差与观测偏差的联合作用项，x表示普通参数，A表示背景场通过观测算子转换后的背景观测值，fx表示背景状态、观测数据以及状态误差之间的匹配函数，Jf表示优化过程中需要的最小化函数； 将J表示为雅可比行列式： 式中，代表初始时刻观测偏差的代价函数，h0表示h0x0，为初始时刻的观测空间投影；m0表示m0x0，为模式状态的时间演变；Jhi＝hi，表示线性化观测数据，Jmi＝mi，表示切线线性模型数据，即Jhi和Jmi在xi处取值；JhNm0→Nx0表示模式积分后的观测偏差代价函数；JhNJmN-1...Jm0表示梯度计算中的雅可比矩阵链式乘积，用以调整初始场以最小化整体误差；N表示最终结束同化的时刻； 根据式3得出： 其中，MN,0＝MN-1MN-2…M0 式中，代表一个数学映射，将模型的状态从状态空间映射到观测空间；M代表模型误差协方差矩阵，其描述了模型本身的误差结构，其0～N则分别代表不同时间状态下模型的误差协方差矩阵；H0表示初始时刻观测空间投影，H1表示时刻t＝1的观测算子，HN表示时间窗口终点的观测约束；M0表示单时间步模式积分算子，描述初始误差的动态传播，MN,0表示时间窗内积分链，支撑多时刻观测约束与流依赖差建模； 定义预处理矩阵U满足B＝UUT，经过对代价函数中hXb+Uw的泰勒展开，将成本函数表示为： 式中，Jw表示优化目标函数，w表示优化变量，代表状态增量或扰动； 代价函数的梯度函数表示为： 式中，表示针对目标函数的梯度算子； 给定m个联合状态参数向量的集合，定义微扰矩阵的表达式为： 式中，X'b定义为微扰矩阵，表示多个时间状态下模型输出数据的均值，Xb,i则表示第i个时间状态的模型输出数据； 式8中的m个集合成员Xb来自先前的预测或已知的分布NXb,B，利用Xb，近似计算背景或先验误差协方差矩阵，表示为： B≈X′bX′bT9 通过定义使用矩阵Xb，作为预处理矩阵并转换到集成空间中；则 在损失函数及其梯度如下公式10和11的情况下： 对背景状态Xb的协方差矩阵近似为： 得出经修改后的损失函数及其梯度： 式中，Y'b表示背景状态增量的一阶导数； 通过如下方式加入后验估计： 通过对误差协方差矩阵Pa的分析得到： 式中，K表示卡尔曼增益矩阵，I表示单位矩阵，X'a表示分析状态数据的一阶导数，Pb表示背景误差协方差矩阵，描述背景状态估计的误差和不确定性； 卡尔曼增益矩阵表示为： 根据式16，在接下来的所有内容之中，用Yb来近似，以避免计算切线线性模型和线性化观测算子，其中分析误差协方差矩阵变为: 使用公式18： 用来重写原有矩阵，得到： 式中，X'a满足 定义后验扰动矩阵的表达式为： 式中，Xa,i表示第i时间状态下分析状态Xa的数值； 通过将后验集合的代入有： 式中，X'a,i表示Xa,i的一阶导。

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