气溶胶光学厚度的三维变分同化方法、系统和存储介质与流程

本发明涉及三维变分同化技术领域，尤其涉及一种气溶胶光学厚度的三维变分同化方法、系统和存储介质。

背景技术：

气溶胶是指悬浮于大气层中的固体或液体微粒和气体载体共同组成的多相混合态颗粒物(particulatematter,pm)，主要成分包括黑碳、有机碳、硫酸盐、硝酸盐、铵盐、海洋、地壳元素等多个物种。随着中国经济的高速发展，大气环境污染日趋严重，气溶胶污染已成为国内和国际的社会和科研热点。近年来，国家投入大量人力物力治理改善大气环境，虽然治理有所改善，但以pm2.5或pm10为首要污染物的重要污染事件仍在冬季频发，受重污染影响的国土面积广泛，峰值浓度也远高于国际历史水平。大气气溶胶浓度和分布的观测和预报，对了解和研究气溶胶对区域空气质量、人类健康、大气能见度，和气候响应等，均具有不可忽视的重要性。

近年来有大量的研究通过三维大气化学数值模型对气溶胶成分、传输，和分布等，进行了模拟与预报。然而，这些数值模型大多基于欧美等较清洁地区进行研究，在中国重污染地区的应用具有很大不确定性。通过数据同化，在综合考虑数值模型和观测数据的误差的前提下，最大程度利用观测数据对数值模型中的分析控制变量进行优化，从而改善数值模型对气溶胶的模拟和预报精度。

用于数据同化的气溶胶观测数据主要包括地面pm2.5观测浓度、地面pm10观测浓度、地基雷达气溶胶消光系数、卫星aod反演数据。地面pm2.5、pm10浓度的观测基本依托于空气质量观测网，其站点布置具有行政特性，空间分布稀疏，且缺乏垂直空间信息。地基雷达为非常规观测平台，空间分布更稀疏，且数据质量受气象因素影响较大。卫星aod反演数据具有观测范围广、观测历史长久、系统性数据质量控制、包含大气垂直空间信息等优点，被广泛应用于气溶胶数据同化研究。

在数据同化方法的应用上，主要有最优插值法(oi)、集合卡尔曼滤波(enkf)、三维变分同化(3dvar)，和四维变分同化(4dvar)。oi不考虑动力约束，只是将观测数据与数值模型初始场进行简单的结合。当有较多观测点聚拢时，oi的求解会演变成一个不适定问题。而且，oi不能处理复杂的非线性观测算子。enkf的基本原理为贝叶斯原理，来源于卡尔曼滤波理论和蒙特卡洛估计估计方法的合并。为了评估数值模型的误差信息，enkf一般需要同时进行至少50个平行算例。其计算成本和存储代价巨大，难以实现业务化应用。而且，enkf不能处理非线性观测算子，难以应用于遥感辐射类型的观测数据(如aod观测数据)。

变分同化(包括3dvar和4dvar)通过对定义的代价泛函进行最小化，以求得最优分析场。在代价泛函最小化的过程中，可添加地转平衡和流体静力平衡等动态约束。其次，变分同化能同时同化不同类型的观测数据，求得的分析场为全局最优。4dvar是3dvar在时间维度上的扩展，前者在时间维度上的观测算子，包含了动力模型以反映观测数据在时间维度的状态。但4dvar是建立在“完美”数值模型的假定之上，而现有的数值模型均无法充分反映真实的大气状态。而且，对整个动力模型构建和运行精确的切线性模块和伴随模块的成本巨大，难以进行拓展和维护。所以，三维变分同化方法被广泛应用于aod同化。

目前，aod的三维变分同化主要有两种方法。第一种方法，利用辐射传输模型crtm构建aod的观测算子、切线性算子和伴随算子。此方法通过查表形式，获取特定气溶胶组分在特定光学波段的光学特性。由于不同的气溶胶数值模型对气溶胶组分的划分和定义均不一致，所以此方法难以拓展应用于其他气溶胶数值模型。第二种方法，利用fast-j光学模块作为aod的观测算子，并通过tapenade软件构建相应的切线性算子和伴随算子。但工作量和难度巨大，不利于拓展应用于其他气溶胶数值模型，而且，也难以应用于其他方面的数据同化研究。

技术实现要素：

为了解决上述技术问题之一，本发明的目的是提供一种简洁且适应性和拓展应用性强的气溶胶光学厚度的三维变分同化方法、系统和存储介质。

本发明所采用的第一技术方案是：

一种气溶胶光学厚度的三维变分同化方法，包括以下步骤：

设置空气质量数值模型的模拟区域和气溶胶方案后，运行空气质量数值模型，以生成气溶胶初估场；

根据气溶胶初估场对各气溶胶组分获取动态的背景误差协方差矩阵，以及从气溶胶初估场中读取各气溶胶组分的aod背景场；

根据模拟区域获取aod观测数据，并提取数据同化所需的aod观测信息；

将fast-j光学计算模块作为气溶胶光学厚度的观测算子，并获取各气溶胶组分的光学特性；

结合光学特性和预设的辐射传输模型获取同化模块；

结合背景误差协方差矩阵、aod观测数据、aod背景场和同化模块对各气溶胶组分的三维浓度场进行分析优化；

根据优化后的三维浓度场作为气溶胶的初始场对空气质量数值模型进行热启动后，对气溶胶进行模拟预报。

进一步，所述设置空气质量数值模型的模拟区域和气溶胶方案后，运行空气质量数值模型，以生成气溶胶初估场这一步骤，具体包括以下步骤：

搭建空气质量数值模型后，设置空气质量数值模型的模拟区域；

获取模拟区域获取模型的输入文件，以及选定气溶胶方案；

结合输入文件和气溶胶方案运行空气质量数值模型，生成气溶胶初估场。

进一步，所述输入文件包括源排放和气象初始边界场。

进一步，所述根据模拟区域获取aod观测数据，并提取数据同化所需的aod观测信息这一步骤，具体包括以下步骤：

根据模拟区域获取aod观测数据后，从aod观测数据中提取数据同化所需的aod观测信息，并将aod观测信息生成ascii格式的数据文件；

调用观测数据读取模块，从ascii格式的数据文件中读取aod观测信息。

进一步，所述气溶胶组分包括硫酸盐组分、硝酸盐组分、铵盐组分、钠盐组分、氯化物组分、有机气溶胶、黑碳气溶胶、海盐组分及沙尘组分中至少一种。

进一步，所述aod观测信息包括各观测点的经纬度、观测时刻、aod反演数值和数据反演质量标准。

进一步，所述空气质量数值模型采用wrf/chem数值模型。

本发明所采用的第二技术方案是：

一种气溶胶光学厚度的三维变分同化系统，包括：

模型运行模块，用于设置空气质量数值模型的模拟区域和气溶胶方案后，运行空气质量数值模型，以生成气溶胶初估场；

矩阵计算模块，用于根据气溶胶初估场对各气溶胶组分获取动态的背景误差协方差矩阵，以及从气溶胶初估场中读取各气溶胶组分的aod背景场；

数据获取模块，用于根据模拟区域获取aod观测数据，并提取数据同化所需的aod观测信息；

特性获取模块，用于将fast-j光学计算模块作为气溶胶光学厚度的观测算子，并获取各气溶胶组分的光学特性；

模块构建模块，用于结合光学特性和预设的辐射传输模型获取同化模块；

分析优化模块，用于结合背景误差协方差矩阵、aod观测数据、aod背景场和同化模块对各气溶胶组分的三维浓度场进行分析优化；

热启动模块，用于根据优化后的三维浓度场作为气溶胶的初始场对空气质量数值模型进行热启动后，对气溶胶进行模拟预报。

本发明所采用的第三技术方案是：

一种气溶胶光学厚度的三维变分同化系统，包括：

至少一个处理器；

至少一个存储器，用于存储至少一个程序；

当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行，使得所述至少一个处理器实现所述方法。

本发明所采用的第四技术方案是：

一种存储介质，其中存储有处理器可执行的指令，所述处理器可执行的指令在由处理器执行时用于执行如上所述方法。

本发明的有益效果是：本发明在综合考虑数值模型误差和观测数据误差的前提下，利用aod反演数据，通过三维变分同化方法，对数值模型的气溶胶组分初始场进行订正，以降低初始场的不确定性，从而提高后续的气溶胶模拟预报精度。

附图说明

图1是本发明一种气溶胶光学厚度的三维变分同化方法的步骤流程图；

图2是具体实施例中气溶胶光学厚度的三维变分同化方法的示意图；

图3是本发明一种气溶胶光学厚度的三维变分同化系统的结构框图。

具体实施方式

如图所示，本实施例提供了一种气溶胶光学厚度的三维变分同化方法，包括以下步骤：

s1、设置空气质量数值模型的模拟区域和气溶胶方案后，运行空气质量数值模型，以生成气溶胶初估场；

s2、根据气溶胶初估场对各气溶胶组分获取动态的背景误差协方差矩阵，以及从气溶胶初估场中读取各气溶胶组分的aod背景场；

s3、根据模拟区域获取aod观测数据，并提取数据同化所需的aod观测信息；

s4、将fast-j光学计算模块作为气溶胶光学厚度的观测算子，并获取各气溶胶组分的光学特性；

s5、结合光学特性和预设的辐射传输模型获取同化模块；

s6、结合背景误差协方差矩阵、aod观测数据、aod背景场和同化模块对各气溶胶组分的三维浓度场进行分析优化；

s7、根据优化后的三维浓度场作为气溶胶的初始场对空气质量数值模型进行热启动后，对气溶胶进行模拟预报。

现有技术中，主要包括以下缺陷和不足：1、地基观测数据的空间分布严重不足，难以满足气溶胶精细化预报的要求；2、oi同化方法过于简单，不能处理复杂非线性观测算子，且存在不适定情况，不适用于aod的数据同化；3、集合同化方法计算量和存储量要求巨大，且不能处理非线性观测算子，难以实现气溶胶数据同化的业务化；4、四维变分同化需要对整个气溶胶动力模型构建和运行精确的切线性模块和伴随模块，成本和难度巨大，难以进行拓展应用和维护；5、现有的aod三维变分同化方法，技术小众，适用性窄，不具有广泛推广和拓展应用的能力。

基于上述的不足与缺陷，本实施例在综合考虑数值模型误差和观测数据误差的前提下，利用卫星aod反演数据，通过三维变分同化方法，对数值模型的气溶胶组分初始场进行订正，以降低初始场的不确定性，从而提高后续的气溶胶模拟预报精度。另外，本实施例创建的aod数据同化方法，能高效拓展应用于不同的气溶胶化学机制，提高aod同化的拓展适用性。其中，所述空气质量数值模型可采用现有的空气质量数值模型来实现，在本实施例中并不做限定。

aod的观测算子采用fast-j光学计算模块，具体地，该fast-j光学计算模块可以采用wrf/chem数值模型中的fast-j光学计算模块。fast-j光学模块具有计算高效稳定、准确性高的特点。其通过mie理论计算气溶胶的光学特性，计算过程属于高度复杂非线性。若通过常规方法对高度非线性观测算子构建相应的切线性和伴随算子，难度和工作量巨大。而且，切线性算子和伴随算子具有严格的特定性，难以进行相关的数据同化研究与拓展应用。

通过调用辐射传输模型(crtm)内部的aod切线性算子和伴随算子，与fast-j光学模块相耦合，构建fastj/crtm-aod同化模块，大大提高了aod三维变分同化在不同气溶胶方案中应用的开发效率。该模块具有很强的适用性和拓展应用性，而且增大了气溶胶多模型aod集合预报同化的可行性。同时，对于发展日渐强劲的卫星网络，该模块具有很强的应用契合性。

其中，步骤s1具体包括步骤s11～s13：

s11、搭建空气质量数值模型后，设置空气质量数值模型的模拟区域。

s12、获取模拟区域获取模型的输入文件，以及选定气溶胶方案；所述输入文件包括源排放和气象初始边界场。

s13、结合输入文件和气溶胶方案运行空气质量数值模型，生成气溶胶初估场。

其中，步骤s3具体包括步骤s31～s32：

s31、根据模拟区域获取aod观测数据后，从aod观测数据中提取数据同化所需的aod观测信息，并将aod观测信息生成ascii格式的数据文件；所述aod观测信息包括各观测点的经纬度、观测时刻、aod反演数值和数据反演质量标准。

所述aod观测数据可以为卫星的aod观测数据，也可以是地基(地面)的aod观测数据，均可通过下载获得；基于aod观测信息，在本实施例中，主要获取各观测点的经纬度、观测时刻、aod反演数值和数据反演质量标准即可。

s32、调用观测数据读取模块，从ascii格式的数据文件中读取aod观测信息。

进一步作为优选的实施方式，所述气溶胶组分包括硫酸盐组分、硝酸盐组分、铵盐组分、钠盐组分、氯化物组分、有机气溶胶、黑碳气溶胶、海盐组分及沙尘组分中至少一种。所述输入文件包括源排放和气象初始边界场。

进一步作为优选的实施方式，所述空气质量数值模型采用wrf/chem数值模型。

具体实施例

结合图2，对上述方法进行详细的解释说明。实施例中的各步骤的执行顺序均可根据本领域技术人员的理解进行适应性调整。

如图2所示，本实施例的气溶胶光学厚度的三维变分同化方法，主要包括数据图同化预处理步骤和aod三维变分同化步骤。

其中，数据图同化预处理步骤具体包括以下步骤：

步骤s101：搭建wrf/chem数值模型运行的操作环境，包括安装linux操作系统、编译器、并行软件和netcdf函数库；

步骤s102：安装wrf/chem模型；

步骤s103：根据具体的研究地区设置相应的模拟区域；

步骤s104：根据s103设置的模拟区域，准备相应的数值模型输入文件，包括源排放和气象初始边界场等，并选定气溶胶方案；

步骤s105：运行wrf/chem模型，生成气溶胶初估场；

步骤s106：使用步骤s105生成的初估场，通过美国国家气象中心法(nmc)，对各气溶胶组分构建动态的背景误差协方差矩阵；

步骤s107：根据步骤s104设置的模拟区域，准备相应的aod观测数据，提取所需的aod观测信息，并写成ascii格式的数据文件；

所述aod三维变分同化步骤具体包括以下步骤：

步骤s201：根据步骤s107准备的aod观测数据类型，调用相应的观测数据读取模块；

步骤s202：根据步骤s104所选的气溶胶方案，调用相应的背景场读取模块，读取各气溶胶组分的三维浓度场；

步骤s203：将步骤s106生成的背景误差协方差矩阵、步骤s201读取的观测数据、步骤s202读取的各气溶胶组分的背景场作为输入，调用fastj/crtm-aod三维变分同化模块，对各气溶胶组分的三维浓度场进行分析优化；

步骤s204：根据步骤s104所选的气溶胶方案，调用相应的气溶胶分析场写出模块，将步骤s203生成的各气溶胶组分的优化分析场进行更新；

步骤s205：将步骤s204更新后的各气溶胶组分三维浓度场作为气溶胶的初始场，对wrf/chem模型进行热启动，对气溶胶进行模拟预报；

步骤s206：重回步骤s105进行循环模拟，或结束运行。

三维变分同化算法对数值模型中的状态变量(x)的误差进行极小化，从而求得x的最优解。换而言之，三维变分的同化过程可视为x的分析场与背景场、观测场之间距离的二次泛函极小化过程。一般地，该目标泛函定义为一个以分析场与背景场，及分析场与观测场的距离平方成正比的代价函数：

其中，xb为x的背景场，即数值模型的初估场；y为观测场；b为背景误差协方差，o为观测误差协方差。h(x)为观测算子，将观测信息与背景场的控制变量进行链接，对于常规观测，h(x)可为简单的水平和垂直插值，将规则的网格模拟数据插值至观测站点的位置；然而，对于aod反演数据，h(x)则是复杂的高度非线性算子。

在本实施例中，为了提高计算效率和稳定性，可采用增量方法。引入增量作为求解对象，定义为δx＝x-xb，并假设非线性观测算子h在xb可线性化为h(切线性算子)，目标泛函可转化为以下公式：

使分析场的求解取决于增量场δx(δx＝x-xb)，和更新场d(d＝y-h(xb)，观测场与背景场之间的差值)。对分析场的求解即转变成j(δx)对δx梯度(一次偏导)最小化的过程。结果为x＝xb+k[y-h(xb)]，其中，k＝bht(hbht+o)-1。h和ht分别为观测算子h对应的切线性算子和伴随算子。所以，在三维变分同化中，构建切线性算子和伴随算子是进行最优求解的前提。线性观测算子对应的切线性算子和伴随算子，其构建难度较低，但对于复杂的高度非线性算子，难度和工作量巨大。

综上所述，本实施例的方法至少具有如下有益效果：

(1)、本实施例根据具体的模拟时间构建动态的背景误差协方差矩阵，考虑了实际的模拟区域与时间的数值模型误差信息特征，从而提高了预测的准确度。

(2)、本实施例使用aod观测数据进行同化，可使用不同的卫星数据，卫星aod反演数据具有系统性的质量控制，质量可靠，空间分辨率高，能较好满足空气质量数值模型高精度同化预报的需求。

(3)、本实施例构建的fastj/crtm-aod三维变分同化模块，使用wrf/chem模型中的fast-j光学计算模块作为aod的观测算子，使同化模块计算的背景场与wrf/chem的初估场保持一致性。

(4)、本实施例构建的fastj/crtm-aod三维变分同化模块，简洁直接，具有很强的适用性和拓展应用性，增强了空气质量数值模型aod同化的应用前景，增大了气溶胶多模型aod集合预报同化的可行性。

(5)、本实施例对于发展日渐强劲的卫星网络，在卫星aod观测数据的应用上具有很强的契合性。

如图3所示，本实施例还提供了一种气溶胶光学厚度的三维变分同化系统，包括：

模型运行模块，用于设置空气质量数值模型的模拟区域和气溶胶方案后，运行空气质量数值模型，以生成气溶胶初估场；

矩阵计算模块，用于根据气溶胶初估场对各气溶胶组分获取动态的背景误差协方差矩阵，以及从气溶胶初估场中读取各气溶胶组分的aod背景场；

数据获取模块，用于根据模拟区域获取aod观测数据，并提取数据同化所需的aod观测信息；

特性获取模块，用于将fast-j光学计算模块作为气溶胶光学厚度的观测算子，并获取各气溶胶组分的光学特性；

模块构建模块，用于结合光学特性和预设的辐射传输模型获取同化模块；

分析优化模块，用于结合背景误差协方差矩阵、aod观测数据、aod背景场和同化模块对各气溶胶组分的三维浓度场进行分析优化；

热启动模块，用于根据优化后的三维浓度场作为气溶胶的初始场对空气质量数值模型进行热启动后，对气溶胶进行模拟预报。

本实施例的一种气溶胶光学厚度的三维变分同化系统，可执行本发明方法实施例所提供的一种气溶胶光学厚度的三维变分同化方法，可执行方法实施例的任意组合实施步骤，具备该方法相应的功能和有益效果。

本实施例还提供了一种气溶胶光学厚度的三维变分同化系统，包括：

至少一个处理器；

至少一个存储器，用于存储至少一个程序；

当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行，使得所述至少一个处理器实现所述方法。

本实施例的一种气溶胶光学厚度的三维变分同化系统，可执行本发明方法实施例所提供的一种气溶胶光学厚度的三维变分同化方法，可执行方法实施例的任意组合实施步骤，具备该方法相应的功能和有益效果。

本实施例还提供了一种存储介质，其中存储有处理器可执行的指令，所述处理器可执行的指令在由处理器执行时用于执行如上所述方法。

本实施例的一种存储介质，可执行本发明方法实施例所提供的一种气溶胶光学厚度的三维变分同化方法，可执行方法实施例的任意组合实施步骤，具备该方法相应的功能和有益效果。

以上是对本发明的较佳实施进行了具体说明，但本发明创造并不限于所述实施例，熟悉本领域的技术人员在不违背本发明精神的前提下还可做出种种的等同变形或替换，这些等同的变形或替换均包含在本申请权利要求所限定的范围内。

技术特征：

1.一种气溶胶光学厚度的三维变分同化方法，其特征在于，包括以下步骤：

设置空气质量数值模型的模拟区域和气溶胶方案后，运行空气质量数值模型，以生成气溶胶初估场；

根据气溶胶初估场对各气溶胶组分获取动态的背景误差协方差矩阵，以及从气溶胶初估场中读取各气溶胶组分的aod背景场；

根据模拟区域获取aod观测数据，并提取数据同化所需的aod观测信息；

将fast-j光学计算模块作为气溶胶光学厚度的观测算子，并获取各气溶胶组分的光学特性；

结合光学特性和预设的辐射传输模型获取同化模块；

结合背景误差协方差矩阵、aod观测数据、aod背景场和同化模块对各气溶胶组分的三维浓度场进行分析优化；

根据优化后的三维浓度场作为气溶胶的初始场对空气质量数值模型进行热启动后，对气溶胶进行模拟预报。

2.根据权利要求1所述的一种气溶胶光学厚度的三维变分同化方法，其特征在于，所述设置空气质量数值模型的模拟区域和气溶胶方案后，运行空气质量数值模型，以生成气溶胶初估场这一步骤，具体包括以下步骤：

搭建空气质量数值模型后，设置空气质量数值模型的模拟区域；

获取模拟区域获取模型的输入文件，以及选定气溶胶方案；

结合输入文件和气溶胶方案运行空气质量数值模型，生成气溶胶初估场。

3.根据权利要求2所述的一种气溶胶光学厚度的三维变分同化方法，其特征在于，所述输入文件包括源排放和气象初始边界场。

4.根据权利要求1所述的一种气溶胶光学厚度的三维变分同化方法，其特征在于，所述根据模拟区域获取aod观测数据，并提取数据同化所需的aod观测信息这一步骤，具体包括以下步骤：

根据模拟区域获取aod观测数据后，从aod观测数据中提取数据同化所需的aod观测信息，并将aod观测信息生成ascii格式的数据文件；

调用观测数据读取模块，从ascii格式的数据文件中读取aod观测信息。

5.根据权利要求1所述的一种气溶胶光学厚度的三维变分同化方法，其特征在于，所述气溶胶组分包括硫酸盐组分、硝酸盐组分、铵盐组分、钠盐组分、氯化物组分、有机气溶胶、黑碳气溶胶、海盐组分及沙尘组分中至少一种。

6.根据权利要求1或4所述的一种气溶胶光学厚度的三维变分同化方法，其特征在于，所述aod观测信息包括各观测点的经纬度、观测时刻、aod反演数值和数据反演质量标准。

7.根据权利要求1所述的一种气溶胶光学厚度的三维变分同化方法，其特征在于，所述空气质量数值模型采用wrf/chem数值模型。

8.一种气溶胶光学厚度的三维变分同化系统，其特征在于，包括：

模型运行模块，用于设置空气质量数值模型的模拟区域和气溶胶方案后，运行空气质量数值模型，以生成气溶胶初估场；

矩阵计算模块，用于根据气溶胶初估场对各气溶胶组分获取动态的背景误差协方差矩阵，以及从气溶胶初估场中读取各气溶胶组分的aod背景场；

数据获取模块，用于根据模拟区域获取aod观测数据，并提取数据同化所需的aod观测信息；

特性获取模块，用于将fast-j光学计算模块作为气溶胶光学厚度的观测算子，并获取各气溶胶组分的光学特性；

模块构建模块，用于结合光学特性和预设的辐射传输模型获取同化模块；

分析优化模块，用于结合背景误差协方差矩阵、aod观测数据、aod背景场和同化模块对各气溶胶组分的三维浓度场进行分析优化；

热启动模块，用于根据优化后的三维浓度场作为气溶胶的初始场对空气质量数值模型进行热启动后，对气溶胶进行模拟预报。

9.一种气溶胶光学厚度的三维变分同化系统，其特征在于，包括：

至少一个处理器；

至少一个存储器，用于存储至少一个程序；

当所述至少一个程序被所述至少一个处理器执行，使得所述至少一个处理器实现权利要求1-7任一项所述的一种气溶胶光学厚度的三维变分同化方法。

10.一种存储介质，其中存储有处理器可执行的指令，其特征在于，所述处理器可执行的指令在由处理器执行时用于执行如权利要求1-7任一项所述方法。

技术总结

本发明公开了一种气溶胶光学厚度的三维变分同化方法、系统和存储介质，其中方法在综合考虑数值模型误差和观测数据误差的前提下，利用AOD反演数据(可为卫星AOD观测数据和地基AOD观测数据)，通过三维变分同化方法，对数值模型的气溶胶组分初始场进行订正，以降低初始场的不确定性，从而提高后续的气溶胶模拟预报精度，且通过调用辐射传输模型内部的AOD切线性算子和伴随算子，与Fast?J光学模块相耦合，构建FastJ/CRTM?AOD同化模块，大大提高了AOD三维变分同化在不同气溶胶方案中应用的开发效率，可广泛应用于三维变分同化技术领域。

技术研发人员：庞炯明;王雪梅

受保护的技术使用者：暨南大学;中山大学

技术研发日：2019.10.29

技术公布日：2020.03.24