一种海洋异常观测资料的同化方法及系统

摘要

本发明公开了一种海洋异常观测资料的同化方法及系统，方法包括：获取海洋表层异常观测资料与海洋表层观测资料的长期气候平均资料，基于海洋数值模式的数据处理要求对上述资料进行预处理；根据海洋表层异常观测资料与海洋表层观测资料的物理特性，对集合最优插值基本理论方程进行优化得到优化公式；根据预处理后的海洋表层观测资料的长期气候平均资料、优化公式以及海洋数值模式设定的预设运行时间，对预处理后的海洋表层异常观测资料进行同化得到分析场。本发明提供的同化方法及系统，能够快速、有效地对海洋数值模式中的海洋表层异常观测资料的模拟误差进行调整，大大减少了运行的计算过程和时间，具有一定的经济价值。

权利要求

1.一种海洋异常观测资料的同化方法，其特征在于，包括：

获取海洋表层异常观测资料与海洋表层观测资料的长期气候平均资料，基于海洋数值模式的数据处理要求对上述资料进行预处理；

根据海洋表层异常观测资料与海洋表层观测资料的物理特性，对集合最优插值基本理论方程进行优化，得到优化公式，包括：根据海洋表层异常观测资料与海洋表层观测资料的物理特性，对集合最优插值基本理论方程进行优化，所述集合最优插值基本理论方程为：其中，λ代表模式状态量，上标 、b和o分别代表分析、原始和观测，B代表模式全场误差矩阵，C代表无量纲函数，用于对模式全场误差矩阵B进行区域简化，P代表观测算子，用于对观测数据按模式要求格式进行调整，T代表矩阵转置符号，R代表观测协方差矩阵，α代表相对系数，用来调整模式原本误差和观测误差之间的相对大小，依据海洋表层观测资料的类型和其对应实际应用确定；

对所述集合最优插值基本理论方程的调整项 进行简化，得到优化公式为：

其中， 代表海洋表层观测资料的调整值，X代表海洋表层观测资料，上标o和b分别代表观测和模式原始值， 、 和 分别代表了海洋表层资料的二维全场值，海洋表层资料的异常值和海洋表层资料的长期气候平均值；

根据预处理后的海洋表层观测资料的长期气候平均资料、优化公式以及海洋数值模式设定的预设运行时间，对预处理后的海洋表层异常观测资料进行同化，得到分析场。

2.根据权利要求1所述的海洋异常观测资料的同化方法，其特征在于，所述海洋数值模式的数据处理要求为对海洋表层异常观测资料与海洋表层观测资料的长期气候平均资料基于线性插值方法进行格点水平插值。

3.根据权利要求1所述的海洋异常观测资料的同化方法，其特征在于，所述对预处理后的海洋表层异常观测资料进行同化的过程，包括：基于海洋表层观测资料的长期气候平均资料对优化公式中的海洋表层资料的长期气候平均值 进行偏差订正，使得项趋于0，并在此基础上直接对预处理后的海洋表层异常观测资料进行同化。

4.根据权利要求1所述的海洋异常观测资料的同化方法，其特征在于，所述海洋数值模式设定的预设运行时间包括：进行同化的时刻或同化的周期。

5.根据权利要求1所述的海洋异常观测资料的同化方法，其特征在于，所述海洋表层观测资料的类型包括：高度观测资料、盐度观测资料、温度观测资料和流场观测资料。

6.根据权利要求1所述的海洋异常观测资料的同化方法，其特征在于，所述海洋数值模式，包括：LICOM模式、HYCOM模式和ROMS模式。

7.一种海洋异常观测资料的同化系统，其特征在于，包括：

数据获取和处理模块，用于获取海洋表层异常观测资料与海洋表层观测资料的长期气候平均资料，基于海洋数值模式的数据处理要求对上述资料进行预处理；

集合最优插值优化模块，用于根据海洋表层异常观测资料与海洋表层观测资料的物理特性，对集合最优插值基本理论方程进行优化，得到优化公式，包括：根据海洋表层异常观测资料与海洋表层观测资料的物理特性，对集合最优插值基本理论方程进行优化，所述集合最优插值基本理论方程为：其中，λ代表模式状态量，上标 、b和o分别代表分析、原始和观测，B代表模式全场误差矩阵，C代表无量纲函数，用于对模式全场误差矩阵B进行区域简化，P代表观测算子，用于对观测数据按模式要求格式进行调整，T代表矩阵转置符号，R代表观测协方差矩阵，α代表相对系数，用来调整模式原本误差和观测误差之间的相对大小，依据海洋表层观测资料的类型和其对应实际应用确定；

对所述集合最优插值基本理论方程的调整项 进行简化，得到优化公式为：

其中， 代表海洋表层观测资料的调整值，X代表海洋表层观测资料，上标o和b分别代表观测和模式原始值， 、 和 分别代表了海洋表层资料的二维全场值，海洋表层资料的异常值和海洋表层资料的长期气候平均值；

异常观测资料同化模块，用于根据预处理后的海洋表层观测资料的长期气候平均资料、优化公式以及海洋数值模式设定的预设运行时间，对预处理后的海洋表层异常观测资料进行同化，得到分析场。

8.一种计算机设备，其特征在于，包括：至少一个处理器，以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器，其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器执行权利要求1‑6中任一所述的海洋异常观测资料的同化方法。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1‑6中任一所述的海洋异常观测资料的同化方法。

说明书

一种海洋异常观测资料的同化方法及系统

技术领域

[0001] 本发明涉及海洋数值模拟与海上风能资源利用技术领域，具体涉及一种海洋异常观测资料的同化方法及系统。

背景技术

[0002] 在海洋数值模式中，同化一定的海洋观测资料，能够对海洋数值模式的模拟结果产生较好的改进。然而受制于海洋数值模式自身的物理框架、格点分辨率、参数选取、驱动数据等多种因素的影响，不可避免会在海洋表层观测资料的模拟当中产生误差，造成与实际观测海洋表层资料的差异，从而影响模式模拟的整体性能，对后续研究分析和预报、预警造成不利作用。

[0003] 当前，在对海洋表层观测资料进行同化时，尽管所采用的同化算法各有差异（例如：三维变分同化方法、集合最优插值方法等），但由于数据类型的区别，同化数据的方式通常分为直接同化全场海洋表层观测资料和同化海洋表层异常观测资料两种做法。同化全场海洋表层观测资料的方法相对简便，但不能有效刻画海洋模式中相关参数的具体变化情况，而同化海洋表层异常观测能够较好的体现海洋上层的物理要素随气候变化的特征，但其同化方法需要将异常观测资料进行数据处理，以符合真实的海洋二维参数的合理数值范围，相比直接同化异常观测资料会导致模式运行崩溃，其运行计算过程更繁琐，占用的计算量更大，计算时间也更长。

发明内容

[0004] 因此，本发明提供了一种海洋异常观测资料的同化方法及系统，能够快速、有效地对海洋数值模式中的海洋表层异常观测资料的模拟误差进行调整，提升了海洋数值模式对于上层海洋物理要素及其气候变化和灾害预警的模拟和预报能力，大大减少了运行的计算过程和时间，具有一定的经济价值，以解决上述背景中提出的技术问题。

[0005] 为达到上述目的，本发明提供如下技术方案：

[0006] 第一方面，本发明实施例提供一种海洋异常观测资料的同化方法，包括：

[0007] 获取海洋表层异常观测资料与海洋表层观测资料的长期气候平均资料，基于海洋数值模式的数据处理要求对上述资料进行预处理；

[0008] 根据海洋表层异常观测资料与海洋表层观测资料的物理特性，对集合最优插值基本理论方程进行优化，得到优化公式；

[0009] 根据预处理后的海洋表层观测资料的长期气候平均资料、优化公式以及海洋数值模式设定的预设运行时间，对预处理后的海洋表层异常观测资料进行同化，得到分析场。

[0010] 优选地，海洋数值模式的数据处理要求为对海洋表层异常观测资料与海洋表层观测资料的长期气候平均资料基于线性插值方法进行格点水平插值。

[0011] 优选地，得到优化公式的过程，包括：

[0012] 根据海洋表层异常观测资料与海洋表层观测资料的物理特性，对集合最优插值基本理论方程进行优化，集合最优插值基本理论方程为：

[0013]

[0014] 其中，λ代表模式状态量，上标 、b和o分别代表分析、原始和观测，B代表模式全场误差矩阵，C代表无量纲函数，用于对模式全场误差矩阵B进行区域简化，P代表观测算子，用于对观测数据按模式要求格式进行调整，T代表矩阵转置符号，R代表观测协方差矩阵，α代表相对系数，用来调整模式原本误差和观测误差之间的相对大小，依据海洋表层观测资料的类型和其对应实际应用确定；

[0015] 对集合最优插值基本理论方程的调整项 进行简化，得到优化公式为：

[0016]

[0017] 其中， 代表海洋表层观测资料的调整值，X代表海洋表层观测资料，上标o和b分别代表观测和模式原始值， 、 和 分别代表了海洋表层资料的二维全场值，海洋表层资料的异常值和海洋表层资料的长期气候平均值。

[0018] 优选地，对预处理后的海洋表层异常观测资料进行同化的过程，包括：基于海洋表层观测资料的长期气候平均资料对优化公式中的海洋表层资料的长期气候平均值进行偏差订正，使得 项趋于0，并在此基础上直接对预处理后的海洋表层异常观测资料进行同化。

[0019] 优选地，海洋数值模式设定的预设运行时间包括：进行同化的时刻或同化的周期。

[0020] 优选地，海洋表层观测资料的类型包括：高度观测资料、盐度观测资料、温度观测资料和流场观测资料。

[0021] 优选地，海洋数值模式，包括：LICOM模式、HYCOM模式和ROMS模式。

[0022] 第二方面，本发明实施例提供一种海洋异常观测资料的同化系统，包括：

[0023] 数据获取和处理模块，用于获取海洋表层异常观测资料与海洋表层观测资料的长期气候平均资料，基于海洋数值模式的数据处理要求对上述资料进行预处理；

[0024] 集合最优插值优化模块，用于根据海洋表层异常观测资料与海洋表层观测资料的物理特性，对集合最优插值基本理论方程进行优化，得到优化公式；

[0025] 异常观测资料同化模块，用于根据预处理后的海洋表层观测资料的长期气候平均资料、优化公式以及海洋数值模式设定的预设运行时间，对预处理后的海洋表层异常观测资料进行同化，得到分析场。

[0026] 第三方面，本发明实施例提供一种计算机设备，包括：至少一个处理器，以及与至少一个处理器通信连接的存储器，其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令，指令被至少一个处理器执行，以使至少一个处理器执行本发明实施例第一方面的海洋异常观测资料的同化方法。

[0027] 第四方面，本发明实施例提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质存储有计算机指令，计算机指令用于使计算机执行本发明实施例第一方面的海洋异常观测资料的同化方法。

[0028] 本发明技术方案，具有如下优点：

[0029] 本发明提供的一种海洋异常观测资料的同化方法及系统，方法包括：获取海洋表层异常观测资料与海洋表层观测资料的长期气候平均资料，基于海洋数值模式的数据处理要求对上述资料进行预处理；根据海洋表层异常观测资料与海洋表层观测资料的物理特性，对集合最优插值基本理论方程进行优化，得到优化公式；根据预处理后的海洋表层观测资料的长期气候平均资料、优化公式以及海洋数值模式设定的预设运行时间，对预处理后的海洋表层异常观测资料进行同化，得到分析场。本发明提供的同化方法及系统，能够快速、有效地对海洋数值模式中的海洋表层异常观测资料的模拟误差进行调整，提升了海洋数值模式对于上层海洋物理要素及其气候变化和灾害预警的模拟和预报能力，大大减少了运行的计算过程和时间，具有一定的经济价值。

附图说明

[0030] 为了更清楚地说明本发明具体实施方式或现有技术中的技术方案，下面将对具体实施方式或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

[0031] 图1本发明实施例中提供的海洋异常观测资料的同化方法的流程示意图；

[0032] 图2本发明实施例中提供的对海洋表层高度异常观测资料同化的结果示意图；

[0033] 图3本发明实施例中提供的对海洋表层温度异常观测资料同化的结果示意图；

[0034] 图4本发明实施例中提供的对海洋表层盐度异常观测资料同化的结果示意图；

[0035] 图5本发明实施例中提供的对海洋表层流场异常观测资料同化的结果示意图；

[0036] 图6本发明实施例中提供的海洋异常观测资料的同化系统的模块组成图；

[0037] 图7本发明实施例中提供的计算机设备一个具体示例的组成图。

具体实施方式

[0038] 为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅是本发明一部分的实施例，不是全部的实施例，而并非要限制本发明公开的范围。此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要的混淆本发明公开的概念。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。

[0039] 此外，下面所描述的本发明不同实施方式中所涉及的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互结合。

[0040] 实施例1

[0041] 本发明实施例提供一种海洋异常观测资料的同化方法，如图1所示，该方法包括：

[0042] 步骤S1：获取海洋表层异常观测资料与海洋表层观测资料的长期气候平均资料，基于海洋数值模式的数据处理要求对上述资料进行预处理。

[0043] 在本实施例中，海洋表层观测资料的类型包括：高度观测资料、盐度观测资料、温度观测资料和流场观测资料。需要说明的是，本发明实施例中海洋表层异常观测资料与海洋表层观测资料的长期气候平均资料均通过领域内的知名数据平台获取。具体地，海洋表层高度相关的观测资料基于法国气象局发布的AVISO (Archiving, Validation and Interpretation of Satellite Oceanographic)下载得到；海洋表层盐度相关的观测资料基于ESA Climate Office发布的CCI (Climate Change Initiative)下载得到；海洋表层温度相关的观测资料基于美国国家海洋和大气管理局（National  Oceanic  and Atmospheric Administration, NOAA）提供的OISST  (Optimum Interpolation Sea Surface Temperature)下载得到；海洋表层流场相关的观测资料基于ENVISAT ASAR卫星观测数据获得，仅作为举例，不以此为限。

[0044] 在本实施例中，海洋数值模式，包括：LICOM模式、HYCOM模式和ROMS模式，仅作为举例说明，依据实际应用需求适应性修改。需要说明的是，海洋数值模式为针对海洋的建成的模型，目的是提供能够模拟大尺度风生环流和热盐环流等，本发明实施例中采用的海洋数值模式均为领域内常用的数值模式，其中，LICOM模式为中国科学院大气物理研究所研发的海洋数值模式，HYCOM模式为美国海军研发的海洋数值模式，ROMS模式为NOAA研发的海洋数值模式。

[0045] 在本实施例中，海洋数值模式的数据处理要求为对海洋表层异常观测资料与海洋表层观测资料的长期气候平均资料基于线性插值方法进行格点水平插值。具体地，采用双线性方法进行水平插值，即对于某一选定插值格点，在经、纬两个方向上，分别由其临近的四个格点数据进行线性插值，仅作为举例说明，不以此为限制。

[0046] 步骤S2：根据海洋表层异常观测资料与海洋表层观测资料的物理特性，对集合最优插值基本理论方程进行优化，得到优化公式。

[0047] 在本实施例中，根据海洋表层异常观测资料与海洋表层观测资料的物理特性，对集合最优插值基本理论方程进行优化，集合最优插值基本理论方程为：

[0048]

[0049] 其中，λ代表模式状态量，上标 、b和o分别代表分析、原始和观测，B代表模式全场误差矩阵，C代表无量纲函数，用于对模式全场误差矩阵B进行区域简化，P代表观测算子，用于对观测数据按模式要求格式进行调整，T代表矩阵转置符号，R代表观测协方差矩阵，α代表相对系数，用来调整模式原本误差和观测误差之间的相对大小，依据海洋表层观测资料的类型和其对应实际应用确定。具体地，当海洋表层观测资料为高度观测资料时α取值为0.4；当海洋表层观测资料为盐度观测资料时α取值为0.5；当海洋表层观测资料为温度观测资料时α取值为0.3；当海洋表层观测资料为流场观测资料时α取值为0.35，仅作为举例说明，依据实际应用需求适应性调整。

[0050] 在本实施例中，由于 项的物理意义为表征同化观测资料后得到的分析场对原始场的影响程度，故对集合最优插值基本理论方程的调整项 进行简化，得到优化公式为：

[0051]

[0052] 其中， 代表海洋表层观测资料的调整值，X代表海洋表层观测资料，上标o和b分别代表观测和模式原始值， 、 和 分别代表了海洋表层资料的二维全场值，海洋表层资料的异常值和海洋表层资料的长期气候平均值。

[0053] 步骤S3：根据预处理后的海洋表层观测资料的长期气候平均资料、优化公式以及海洋数值模式设定的预设运行时间，对预处理后的海洋表层异常观测资料进行同化，得到分析场。

[0054] 在本实施例中，海洋数值模式设定的预设运行时间包括：进行同化的时刻或同化的周期。同化过程包括：基于海洋表层观测资料的长期气候平均资料对优化公式中的海洋表层资料的长期气候平均值 进行偏差订正，使得 项趋于0，并在此基础上直接对预处理后的海洋表层异常观测资料进行同化。

[0055] 在实际应用中，对海洋表层异常观测资料同化得到分析场还进行后处理，后处理包括：将同化得到的分析场返回海洋数值模式进行存储或用于模式的其他应用，在此不做具体的限制，依据实际应用场景确定。

[0056] 一具体实施例中，海洋数值模式选择LICOM模式，对海洋表层观测资料中的高度观测资料进行同化，同化过程包括：

[0057] 1、基于法国气象局发布的AVISO，下载海表面高度异常的观测资料与海表面高度的长期气候平均资料。

[0058] 2、将海表面高度异常的观测资料与海表面高度的长期气候平均资料按海洋数值模式LICOM的格点进行水平插值，保证与模式水平格点一一对应，并在服务器中进行存储，便于随时读取。

[0059] 3、根据海表面高度与海表面高度异常的物理涵义，得到优化公式：

[0060] 。

[0061] 4、设定海洋数值模式LICOM的预设运行时间为同化的时刻，读取海表面高度的长期气候平均资料对海洋数值模式LICOM模拟的海表面高度进行偏差订正，在无偏差模式的海表面高度基础上，直接对海表面高度异常的观测资料进行同化。具体地，针对上述优化公式，当海表面高度的长期气候平均值与观测值无限接近时，即所采用的平均动力地形（Mean Dynamic Topography, MDT）可视为无偏差，能够准确刻画海平面基准面的变化，意味着优化公式最右端一项的结果接近0。因此，如果在对MDT的选取和偏差订正达到了预期结果的情况下，则对于真实的海表面高度观测资料而言，根据优化公式可以得到，同化海表面高度的二维全场值和海表面高度异常值，产生的ΔH也应该近似相等。从理论上充分表明，当先对海洋数值模式生成的MDT进行充分的偏差订正后，同化海表面高度异常的观测资料，就能取得同化海表面高度的二维全场值的效果，有限避免了利用海洋数值模式长期模拟结果与大量观测数据结合生成MDT的庞大计算量。

[0062] 5、将同化后的分析场返回海洋数值模式LICOM，由海洋数值模式决定该分析场的用途。需要说明的是，设定海洋数值模式LICOM的预设运行时间为同化周期时，当前同化结束后，还需等待下一个设定进行同化的时刻，直至同化结束。

[0063] 通过上述过程，同化后的结果如图2所示。需要说明的是，图2中不同的灰度值代表热带太平洋不同的海表高度（单位：m）；图2中左图为观测的结果，即观测场；图2中间图为本实施例同化海表面高度异常数据的结果，即分析场；图2中右图为海洋模式原本模拟的海表面高度，即原始场。

[0064] 由图可知，与观测场，即左图越像或越接近，即同化的结果越真实、合理。左图清晰可以对于97‑98年厄尔尼诺事件的模拟，模式原本没有模拟出正确的信号，即右图（原始场），而加入异常观测后（分析场），基本与观测场一致。故本发明实施例海洋表层观测资料中的高度观测资料进行同化，能够结合以往同化全场海表面高度和同化海表面高度异常的优点，用于快速、有效地对海洋数值模式中的海表面高度模拟误差进行调整，更为准确的刻画出海表面高度的变化情况和上层海洋在气候尺度上变化的信息，并对厄尔尼诺现象等以海洋上层物理变化为主导的海洋气候异常事件以及台风等产生于海洋动力、热力运动的灾害性天气的模拟和预测能力，产生了较为明显的改进。

[0065] 一具体实施例中，海洋数值模式选择LICOM模式，对海洋表层观测资料中的温度观测资料进行同化，同化过程同上述高度观测资料，同化后的结果如图3所示。需要说明的是，原始场为同化全场海洋表层温度观测的结果，分析场为本发明实施例同化海洋表层温度异常观测的结果。对原始场与分析场的温度变化趋势进行分析，由图可知，两者变化趋势一致，说明本发明实施例同化方法的有效性（经过本方法同化异常温度资料能够取得跟原本同化海洋全场温度观测较为一致的结果，即先对海洋表层温度的长期气候平均偏差进行订正后，同化海洋表层温度异常的观测资料，就能取得同化海洋表层温度的二维全场值的效果，同时保留了海洋表层温度异常资料所体现的对于上层海洋物理结构与气候变化的信息）；此外本方法变化趋势较小，表明本方法震荡小一点，不仅提升了海洋数值模式对于上层海洋物理要素场及其气候变化和灾害预警的模拟和预报能力，还大大减少了以往同化海洋表层温度异常观测数据在高性能计算机上的矩阵变换和运算，节约了运算时间和匹配高额算力的经济费用，具有一定的经济价值。

[0066] 一具体实施例中，海洋数值模式选择LICOM模式，对海洋表层观测资料中的盐度观测资料进行同化，同化过程同上述高度观测资料，同化后的结果如图4所示。需要说明的是，黑色虚线为海洋盐度的观测场。对原始场和分析场的变化趋势与观测场进行分析，由图可知，分析场变化趋势更接近观测场，说明本发明实施例同化方法的有效性，提升了海洋数值模式对于海洋水文环境、生态条件、近岸海水腐蚀等现象的模拟和预报能力，具有成本低、计算简单及运行时间短等优势。

[0067] 一具体实施例中，海洋数值模式选择LICOM模式，对海洋表层观测资料中的流场观测资料进行同化，同化过程同上述高度观测资料，同化后的结果如图5所示。需要说明的是，图5中不同的灰度值代表热带太平洋的不同的海表高度（单位：m），箭头（单位：m/s）代表水平流场的长期平均分布的方向。由图可知，分析场（本发明实施例同化）变化趋势更接近观测场（图中体现了与观测场中较为一致大值区域，且流场方向较为一致），表明本发明实施例同化方法的有效性。

[0068] 综上，本发明实施例提供的海洋异常观测资料的同化方法，能够快速、有效地对海洋数值模式中的海洋表层异常观测资料的模拟误差进行调整，大大减少了运行的计算过程和时间，具有一定的经济价值。

[0069] 实施例2

[0070] 本发明实施例提供一种海洋异常观测资料的同化系统，如图6所示，包括：

[0071] 数据获取和处理模块，用于获取海洋表层异常观测资料与海洋表层观测资料的长期气候平均资料，基于海洋数值模式的数据处理要求对上述资料进行预处理；此模块执行实施例1中的步骤S1所描述的方法，在此不再赘述。

[0072] 集合最优插值优化模块，用于根据海洋表层异常观测资料与海洋表层观测资料的物理特性，对集合最优插值基本理论方程进行优化，得到优化公式；此模块执行实施例1中的步骤S2所描述的方法，在此不再赘述。

[0073] 异常观测资料同化模块，用于根据预处理后的海洋表层观测资料的长期气候平均资料、优化公式以及海洋数值模式设定的预设运行时间，对预处理后的海洋表层异常观测资料进行同化，得到分析场；此模块执行实施例1中的步骤S3所描述的方法，在此不再赘述。

[0074] 本发明实施例提供的海洋异常观测资料的同化系统，基于海洋数值模式中集合资料同化方法的基础数学理论，结合目前应用广泛的海洋现场观测资料，对海洋数值模式的模拟偏差和观测数据质量有着充分认知的前提下；结合以往同化全场海洋表层观测资料和同化海洋表层异常观测资料的优点，能够快速、有效地对海洋数值模式中的海洋表层异常观测资料的模拟误差进行调整，不仅能实现对海洋数值模式中海洋表层异常观测数据的同化，提升模式对于上层海洋物理要素场及其气候变化和灾害预警的模拟和预报能力，还大大减少了以往计算生成可靠的MDT需要的数据量和计算量，节约了运算时间和匹配高额算力的经济费用，具有一定的经济价值。

[0075] 实施例3

[0076] 本发明实施例提供一种计算机设备，如图7所示，包括：至少一个处理器701，至少一个通信接口703，存储器704和至少一个通信总线702。其中，通信总线702用于实现这些组件之间的连接通信，通信接口703可以包括显示屏和键盘，可选通信接口703还可以包括标准的有线接口、无线接口。存储器704可以是高速易挥发性随机存取存储器，也可以是非不稳定的存储器，还可以是至少一个位于远离前述处理器701的存储装置。其中处理器701可以执行实施例1的海洋异常观测资料的同化方法。存储器704中存储一组程序代码，且处理器701调用存储器704中存储的程序代码，以用于执行实施例1的海洋异常观测资料的同化方法。

[0077] 其中，通信总线702可以是外设部件互连标准（Peripheral Component Interconnect，简称PCI）总线或扩展工业标准结构（Extended Industry Standard Architecture，简称EISA）总线等。通信总线702可以分为地址总线、数据总线、控制总线等。为便于表示，图7中仅用一条线表示，但并不表示仅有一根总线或一种类型的总线。

[0078] 其中，存储器704可以包括易失性存储器（Volatile Memory），例如随机存取存储器（Random Access Memory，简称RAM）；存储器也可以包括非易失性存储器（Non‑volatile Memory），例如快闪存储器（Flash Memory），硬盘（Hard Disk Drive，简称HDD）或固态硬盘（Solid‑state Drive，简称SSD）；存储器704还可以包括上述种类的存储器的组合。

[0079] 其中，处理器701可以是中央处理器（Central Processing Unit，简称CPU），网络处理器（Network Processor，简称NP）或者CPU和NP的组合。

[0080] 其中，处理器701还可以进一步包括硬件芯片。上述硬件芯片可以是专用集成电路（Application‑Specific  Integrated  Circuit，简称ASIC），可编程逻辑器件（Programmable Logic Device，简称PLD）或其组合。上述PLD可以是复杂可编程逻辑器件（Complex Programmable Logic Device，简称CPLD）、现场可编程逻辑门阵列（Field Programmable Gate Array，简称FPGA）、通用阵列逻辑（Generic Array Logic，简称GAL）或其任意组合。

[0081] 可选地，存储器704还用于存储程序指令。处理器701可以调用程序指令，实现如本发明执行实施例1中的海洋异常观测资料的同化方法。

[0082] 本发明实施例还提供一种计算机可读存储介质，计算机可读存储介质上存储有计算机可执行指令，该计算机可执行指令可执行实施例1的海洋异常观测资料的同化方法。其中，所述存储介质可为磁碟、光盘、只读存储记忆体（Read Only Memory，简称ROM）、随机存储记忆体（Random Access Memory，简称RAM）、快闪存储器（Flash Memory）、硬盘（Hard Disk Drive，简称HDD）或固态硬盘（Solid State Drive，简称SSD)等；所述存储介质还可以包括上述种类的存储器的组合。

[0083] 显然，上述实施例仅是为清楚地说明所作的举例，而并非对实施方式的限定。对于所属领域的普通技术人员来说，在上述说明的基础上还可以做出其它不同形式的变化或变动。这里无需也无法对所有的实施方式予以穷举。而由此所引申出的显而易见的变化或变动仍处于本发明创造的保护范围之中。