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
声明：
“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” 该技术专利(论文)所有权利归属于技术(论文)所有人。仅供学习研究，如用于商业用途，请联系该技术所有人。
我是此专利(论文)的发明人(作者)
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编辑：中冶有色网
来源：暨南大学;中山大学
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2025年05月16日 ~ 18日 
