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公开(公告)号：CN109840311B
公开(公告)日：2023-10-27
申请号：CN201910038258.3
申请日：2019-01-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F17/18
Abstract: 基于最优观测时间窗口的耦合数据同化与参数优化方法，属于耦合气候模式系统的数据同化、参数优化与数值预报技术领域。针对传统耦合数据同化与参数优化方法存在的观测资源利用以及状态估计与参数优化精度的不足，本发明结合耦合模式自由积分状态的谱分析获取耦合模式状态的特征时间尺度，依据耦合模式状态的时间尺度设立最优观测时间窗口的大小。在基于最优观测时间窗口获取有效的大气与海洋观测数据的基础上引入观测窗口内时间权重系数，最大程度上提取有效的观测信息以拟合耦合模式状态的特征变率并忽略模式内部参数的时变特征并引入时间窗口内的时间平均系数，实现对模式参数的更加精确的估计与优化，强化耦合模式的大气与海洋的数值预报能力。
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公开(公告)号：CN109783932B
公开(公告)日：2022-10-28
申请号：CN201910032586.2
申请日：2019-01-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F30/20
Abstract: 一种结合最优观测时间窗口的强耦合数据同化方法，属于耦合气候模式系统的强耦合数据同化与数值预报技术领域。本发明结合耦合模式自由积分状态的谱分析获取耦合模式状态的特征时间尺度，并依据耦合模式状态的时间尺度设立最优观测时间窗口的大小；在基于最优观测时间窗口获取有效的大气与海洋观测数据的基础上，根据大气与海洋状态之间的自相关系数引入观测窗口内相关性权重系数，最大程度上提取有效的观测信息的同时减小时间与相关性差异；在基于最优观测时间窗口的弱耦合同化方案的稳态大气与海洋的耦合相关性系数，在传统强耦合同化方案中引入耦合相关性权重系数，实现对耦合模式状态的更加精确的估计强化耦合模式的大气与海洋的数值预报能力。
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公开(公告)号：CN109840311A
公开(公告)日：2019-06-04
申请号：CN201910038258.3
申请日：2019-01-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F17/18
Abstract: 基于最优观测时间窗口的耦合数据同化与参数优化方法，属于耦合气候模式系统的数据同化、参数优化与数值预报技术领域。针对传统耦合数据同化与参数优化方法存在的观测资源利用以及状态估计与参数优化精度的不足，本发明结合耦合模式自由积分状态的谱分析获取耦合模式状态的特征时间尺度，依据耦合模式状态的时间尺度设立最优观测时间窗口的大小。在基于最优观测时间窗口获取有效的大气与海洋观测数据的基础上引入观测窗口内时间权重系数，最大程度上提取有效的观测信息以拟合耦合模式状态的特征变率并忽略模式内部参数的时变特征并引入时间窗口内的时间平均系数，实现对模式参数的更加精确的估计与优化，强化耦合模式的大气与海洋的数值预报能力。
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公开(公告)号：CN109783932A
公开(公告)日：2019-05-21
申请号：CN201910032586.2
申请日：2019-01-14
Applicant: 哈尔滨工程大学
IPC: G06F17/50
Abstract: 一种结合最优观测时间窗口的强耦合数据同化方法，属于耦合气候模式系统的强耦合数据同化与数值预报技术领域。本发明结合耦合模式自由积分状态的谱分析获取耦合模式状态的特征时间尺度，并依据耦合模式状态的时间尺度设立最优观测时间窗口的大小；在基于最优观测时间窗口获取有效的大气与海洋观测数据的基础上，根据大气与海洋状态之间的自相关系数引入观测窗口内相关性权重系数，最大程度上提取有效的观测信息的同时减小时间与相关性差异；在基于最优观测时间窗口的弱耦合同化方案的稳态大气与海洋的耦合相关性系数，在传统强耦合同化方案中引入耦合相关性权重系数，实现对耦合模式状态的更加精确的估计强化耦合模式的大气与海洋的数值预报能力。
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