大气化学资料同化研究进展与展望OA
资料同化通过融合大气化学模式和多源观测数据,减小模式输入数据的不确定性,是提高大气化学模式预报准确率的重要技术方法。针对大气化学资料同化技术,系统梳理了污染气体和气溶胶初始场同化从单一状态变量向多元状态变量的转变过程,同时总结了采用集合方法与四维变分方法的污染物排放源同化反演,在排放源精度提升、时空分辨率优化及对污染物浓度预报改进方面的重要进展。随着观测数据的爆炸式增长,如何将高分辨率地理遥感数据充分用于大气化学资料同化是当前领域面临的核心挑战,而资料同化与人工智能算法的深度融合,是突破这一技术瓶颈、显著提升大气成分分析与预报精准度的关键研究方向。
胡译文;臧增亮;戴维;李毅;尤伟;刘浪;刘宁;龙群
国防科技大学气象海洋学院,湖南长沙410073国防科技大学气象海洋学院,湖南长沙410073国防科技大学气象海洋学院,湖南长沙410073国防科技大学气象海洋学院,湖南长沙410073国防科技大学气象海洋学院,湖南长沙410073国防科技大学气象海洋学院,湖南长沙410073国防科技大学气象海洋学院,湖南长沙410073国防科技大学气象海洋学院,湖南长沙410073
资源环境
资料同化大气化学模式初始场同化排放源同化
《国防科技大学学报》 2026 (2)
P.214-227,14
国家自然科学基金项目资助项目(42430612,42505155)湖南省重点研发计划资助项目(2024AQ2004)湖南省自然科学青年科学基金资助项目(2025JJ60259)国防科技大学自主创新科学基金资助项目(22-ZZCX-081)。
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