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基于深度学习的气溶胶三维同化及应用
编号：447
访问权限：仅限参会人
更新：2024-04-10 20:27:48 浏览：852次
特邀报告
报告开始：2024年05月19日 08:00（Asia/Shanghai）
报告时间：20min
所在会场：[S12] 主题12、大气物理与气象气候 [S12-4] 主题12、大气物理与气象气候 专题12.2（19日上午，222）
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摘要
资料同化旨在将先前的预报信息和最新的观测资料相融合，形成连续的时间和空间上最优分析场，以提供更准确的数值模式初值。但传统的变分同化或集合卡尔曼滤波同化方法的计算成本很高，是制约数值预报能力提高的瓶颈之一。本文提出了一种高效融合深层多尺度注意力的Unet模型，以传统基于三维变分同化的分析场作为标签开展训练，通过将观测数据和三维模式背景场输入到训练好的三维深度学习同化网络中，就可以得到三维模式分析场，从而替代了三维变分同化过程。结果表明，经过训练的三维深度学习同化模型能够很好的模拟三维变分同化系统，二者的同化分析场效果相似，并且计算效率远远高于传统的变分同化方法，同化单个分析场的速度是后者的34倍，突破了传统变分同化计算成本高的限制。
关键词
深度学习；变分同化；气溶胶
报告人
臧增亮
教授 国防科技大学稿件作者
全部评论
重要日期
-
会议日期
05月17日
2024
至05月20日
2024
-
03月31日 2024
初稿截稿日期
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03月31日 2024
报告提交截止日期
-
05月20日 2024
注册截止日期
主办单位
青年地学论坛理事会
承办单位
厦门大学近海海洋环境科学国家重点实验室
中国科学院城市环境研究所
自然资源部第三海洋研究所
中国科学院城市环境研究所
自然资源部第三海洋研究所
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