申请/专利权人：天津大学;中交第一航务工程局有限公司;中交一航局第三工程有限公司

申请日：2023-07-24

公开（公告）日：2023-11-24

公开（公告）号：CN117113635A

主分类号：G06F30/20

分类号：G06F30/20;G06F16/215;G06T17/05;G06T17/20;G06F111/10;G06F119/12

优先权：

专利状态码：在审-实质审查的生效

法律状态：2023.12.12#实质审查的生效;2023.11.24#公开

摘要：本发明属于新一代海洋信息技术领域，涉及一种适用于小集合潮汐数据同化的多尺度偏差订正方法。利用极少的集合成员通过EAKF将观测数据同化到潮汐数值模型中，并利用MGA对分析结果自适应地做偏差订正，进而对水深参数进行最优估计，提高潮汐模拟精度的方法。该方法主要应用于基于小集合数据同化的海洋潮汐数值模拟和预报。本发明实现难度更小，且能有效地保留非线性信息，并易于实现并行计算；对状态方差膨胀和局地化的依赖大幅降低；保证同化过程满足背景场无偏这一数据同化理论基本假设，计算效率明显提高；可为提高陆架浅海区域潮汐分析和预报的精度提供新的思路。

主权项：1.一种适用于小集合潮汐数据同化的多尺度偏差订正方法，其特征是，包括以下步骤：S1.模式水深参数的确定：根据海区海底地形和模式的敏感性分析结果，以水深大小划分海区，进行敏感性分析，确定参数优化方案；S2.生成集合，进行数值模拟：在各个分区上分别设置一水深增量，将各个增量作为参数；通过在各个增量参数上叠加无偏的高斯随机数生成集合，集合成员个数为5，使模式自由积分至稳定；S3.采用强化的参数校正数据同化方案，利用EAKF-MGA方法进行状态和参数联合估计：该方案的实现方式是在模型状态场的估计达到准平衡态后，再启动对模型参数的估计，由此先减小模式的状态误差，使模式误差以参数误差为主导，进而强化参数调整过程中的信噪比，从而提高参数估计的效果；S4.同化结束后，使模式以新参数自由积分至稳定，以获取优化后的状态变量；将模式状态变量进行调和分析，得到优化后的潮汐调和常数分析结果，可以用于潮汐预报。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 天津大学;中交第一航务工程局有限公司;中交一航局第三工程有限公司 一种适用于小集合潮汐数据同化的多尺度偏差订正方法

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