深度学习在气象数据同化中的应用演进与展望

doi:10.11772/j.issn.1001-9081.2025091135

《计算机应用》唯一官方网站 ›› 2026, Vol. 46 ›› Issue (10): 3354-3364.DOI: 10.11772/j.issn.1001-9081.2025091135

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深度学习在气象数据同化中的应用演进与展望

吕海燕(), 周立军, 张杰, 赵媛, 王丽娜

海军航空大学航空基础学院，山东烟台 264001

收稿日期:2025-09-26 修回日期:2025-11-20 接受日期:2025-11-21 发布日期:2025-12-04 出版日期:2026-10-10
通讯作者: 吕海燕
作者简介:周立军（1982—），男，湖南岳阳人，教授，硕士，CCF会员，主要研究方向：计算智能、航空气象数据同化
张杰（1984—），男，山东日照人，副教授，硕士，主要研究方向：计算智能
赵媛（1983—），女，山东临沂人，副教授，硕士，主要研究方向：计算智能
王丽娜（1983—），女，山东烟台人，副教授，硕士，主要研究方向：计算智能。
基金资助:
军内科研项目(2025-JHHDDG-F1021)

Evolution and prospect of deep learning in meteorological data assimilation

Haiyan LYU(), Lijun ZHOU, Jie ZHANG, Yuan ZHAO, Lina WANG

School of Basic Aeronautics，Naval Aviation University，Yantai Shandong 264001，China

Received:2025-09-26 Revised:2025-11-20 Accepted:2025-11-21 Online:2025-12-04 Published:2026-10-10
Contact: Haiyan LYU
About author:ZHOU Lijun， born in 1982， M. S.， professor. His research interests include computational intelligence， aviation meteorological data assimilation.
ZHANG Jie， born in 1984， M. S.， associate professor. His research interests include computational intelligence.
ZHAO Yuan， born in 1983， M. S.， associate professor. Her research interests include computational intelligence.
WANG Lina， born in 1983， M. S.， associate professor. Her research interests include computational intelligence.
Supported by:
Military Internal Scientific Research Project of China(2025-JHHDDG-F1021)

摘要/Abstract

摘要：

数据同化（DA）是现代数值天气预报（NWP）系统的核心，但传统方法面临非线性、非高斯假设与计算成本高昂的瓶颈。深度学习（DL）具备强大的非线性拟合与端到端优化能力，为解决上述挑战提供了革命性范式。从计算机科学视角，本文系统梳理DL在气象DA领域的组件替代、范式革新、系统重构三级演进脉络。首先，阐述DL作为代理模型替代观测算子、订正模型误差等传统瓶颈环节的组件替代阶段；其次，剖析以变分自编码器（VAE）和扩散模型为代表的生成式模型，将同化问题重构为概率性生成任务，实现范式革新；进而论述以FengWu、FuXi等人工智能（AI）气象大模型为代表的系统重构阶段，将同化模块深度内嵌，构建同化?预报一体化闭环系统；最后，从物理一致性、数据依赖性、业务部署可行性等方面探讨该领域面临的核心挑战，并展望神经符号融合、开放基准构建等未来研究方向。

关键词: 深度学习, 数据同化, 数值天气预报, 生成式模型, 人工智能气象大模型, 代理模型

Abstract:

Data Assimilation （DA） is the core of modern Numerical Weather Prediction （NWP） systems. However， traditional methods are constrained by bottlenecks such as non-linear and non-Gaussian assumptions as well as high computational cost. Deep Learning （DL）， with its powerful non-linear fitting and end-to-end optimization capabilities， offers a revolutionary paradigm to address these challenges. Therefore， from a computer science perspective， this paper reviewed systematically and analyzed a three-stage evolutionary trajectory for the application of DL in meteorological DA： component replacement， paradigm shift， and system reconfiguration. First， it elaborated on the component replacement stage， in which DL serves as surrogate models to replace observation operators and correct model errors， thereby addressing traditional bottlenecks. Second， it provided an in-depth analysis of the paradigm shift stage， where generative models， represented by Variational Auto Encoders （VAEs） and diffusion models， reconstruct the assimilation problem as a probabilistic generation task. Third， it discussed the system reconfiguration stage， in which Artificial Intelligence （AI） meteorological foundation models such as FengWu and FuXi were adopted， and the assimilation module was embedded deeply， so as to construct a closed-loop system of integrated assimilation-forecast. Finally， the paper explored the core challenges in this field， including physical consistency， data dependency， and operational deployment， and prospected future research directions， such as neuro-symbolic fusion and open benchmark construction.

Key words: Deep Learning (DL), Data Assimilation (DA), Numerical Weather Prediction (NWP), generative model, Artificial Intelligence (AI) meteorological foundation model, surrogate model

中图分类号:

TP391.5

吕海燕, 周立军, 张杰, 赵媛, 王丽娜. 深度学习在气象数据同化中的应用演进与展望[J]. 计算机应用, 2026, 46(10): 3354-3364.

Haiyan LYU, Lijun ZHOU, Jie ZHANG, Yuan ZHAO, Lina WANG. Evolution and prospect of deep learning in meteorological data assimilation[J]. Journal of Computer Applications, 2026, 46(10): 3354-3364.

图/表 7

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处理方法	应用场景	误差评价指标	偏差校正后性能	无偏差校正性能	计算时间/s
LSTM+分区IDW	青藏高原积雪	NSE	0.79	0.19	2.8
LSTM	沙尘暴PM10校正	RMSE	58.6 μg/m³	89.4 μg/m³	3.2
变分偏差校正	传统气象同化	RMSE相对降低值	19.7%	—	900~1 500

处理方法	应用场景	误差评价指标	偏差校正后性能	无偏差校正性能	计算时间/s
LSTM+分区IDW	青藏高原积雪	NSE	0.79	0.19	2.8
LSTM	沙尘暴PM10校正	RMSE	58.6 μg/m³	89.4 μg/m³	3.2
变分偏差校正	传统气象同化	RMSE相对降低值	19.7%	—	900~1 500

方法类别	代表性工作	核心思想	主要优势	关键挑战	物理一致性
观测算子代理	文献［47-48］	用NN学习H算子的输入‒输出映射	推理快，计算成本降低	依赖训练数据，外推风险高，缺乏可解释性	低（黑箱代理，不保证辐射传输物理过程）
误差/偏差混合订正	文献［51-53］	在传统同化器上叠加 AI订正模块	捕捉复杂非线性误差，提升自适应性	训练数据需求大，可能引入伪相关	中（依赖基础同化器的物理框架）
同化算法替代	文献［55-56］	用NN端到端学习同化算法的输入‒输出映射	计算效率指数级提升，简化流程	泛化性差，难以保证物理守恒性	低（纯数据驱动，易产生物理不协调场）
时序处理	文献［58-59］	用LSTM等模型处理观测序列的时变特性	有效建模动态偏差和长期依赖	存在模型漂移，需与BC结合	中（依赖具体实现，本身不施加物理约束）

方法类别	代表性工作	核心思想	主要优势	关键挑战	物理一致性
观测算子代理	文献［47-48］	用NN学习H算子的输入‒输出映射	推理快，计算成本降低	依赖训练数据，外推风险高，缺乏可解释性	低（黑箱代理，不保证辐射传输物理过程）
误差/偏差混合订正	文献［51-53］	在传统同化器上叠加 AI订正模块	捕捉复杂非线性误差，提升自适应性	训练数据需求大，可能引入伪相关	中（依赖基础同化器的物理框架）
同化算法替代	文献［55-56］	用NN端到端学习同化算法的输入‒输出映射	计算效率指数级提升，简化流程	泛化性差，难以保证物理守恒性	低（纯数据驱动，易产生物理不协调场）
时序处理	文献［58-59］	用LSTM等模型处理观测序列的时变特性	有效建模动态偏差和长期依赖	存在模型漂移，需与BC结合	中（依赖具体实现，本身不施加物理约束）

评估维度	方法	典型指标	性能表现	数据来源
真实性	DiffDA^［37］	500 hPa位势高度RMSE	93.158（0.25°）	ERA5
	SDA^［72］	10 m风U分量RMSE	10%低于HRRR（3 km）	美国中部气象站
	SLAMS^［69］	Wasserstein距离	比单模态降低35%（多模态）	多源观测
鲁棒性	SLAMS^［69］	20×粗化数据Wasserstein距离	<0.2（所有变量）	合成观测
	SDA^［71］	极度稀疏观测（1/18）RMSE	保持合理结构	Kolmogorov流
	Appa^［70］	零样本适应RMSE	与重训练相当（<5%差异）	多类型观测
物理一致性	Appa^［70］	500 hPa风‒压梯度角度	85°~95°（符合地转平衡）	数值验证
	SDA^［72］	冷池发散风场‒降水相关性	>0.8（物理合理）	观测验证
	SLAMS^［69］	热力学变量能量谱	与ERA5谱差异<15%	能量谱分析
计算效率	DiffDA^［37］	全球0.25°同化时间	15~30 min（单GPU）	NVIDIA A100
	Appa^［70］	25 h轨迹生成	20 s（单GPU）	RTX 6000 Ada
	SDA^［72］	单次3 km同化	10 s（单GPU）	RTX 6000 Ada

深度学习在气象数据同化中的应用演进与展望

Evolution and prospect of deep learning in meteorological data assimilation

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架构范式	代表工作	核心机制	主要优势	关键挑战
显式：专用网络	FengWu-Adas^［38］	专用网络，自我纠正循环	动态适应，持续学习，闭环优化	需独立设计同化网络，融合机制的物理可解释性
显式：可微分内化	FengWu-4DVar^［39］	自动微分内化4DVar	计算效率极高，理论基础强（源于4DVar）	依赖模型完全可微分，AD内存开销大
显式：通用融合网络	FuXi-DA^［74］	通用融合网络替代B/H矩阵	完全摒弃传统算子，高度通用	训练数据需求极大，对复杂观测的泛化能力弱
隐式：端到端训练	GraphCast^［75］	端到端训练学习映射	架构简洁，预报性能卓越	依赖高质量再分析数据，灵活性差

方法	分辨率	硬件配置	单次同化时间	相较于传统方法的加速比
4DVar（传统）	0.25°（全球）	256 CPU核心集群	4~6 h	1×（基准）
DiffDA	0.25°（全球）	单A100 GPU	15~30 min	8~24×
FengWu-4DVar	1.4°（全球）	单A100 GPU	（30.4±0.5） s	>500×
Appa	0.25°（全球）	单RTX 6000 Ada	（75±3） s（25 h轨迹）	>150×
SDA	3 km（区域）	单RTX 6000 Ada	（10±0.8） s（24 h轨迹）	>180×
FuXi-DA	0.25°（全球）	单A100 GPU	<10 s	>1 440×
ETKF-Q-Latent	400维（增强Lorenz）	单Tesla P100 GPU	（6.52±0.12） s	2.5×

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