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隐空间非高斯数据同化及其在古气候重建中的应用
ID：246
View Protection：ATTENDEE
Updated Time：2026-03-27 09:23:26 Hits：193
Oral Presentation
Start Time：2026-04-28 10:02（Asia/Shanghai）
Duration：12min
Session：S1-31 专题1.31 大气海洋数据同化新理论、新方法及其应用 »
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Abstract
古气候数据同化（PDA）受代用观测极度稀疏以及海气耦合系统中大气与海洋背景误差非高斯性的制约。本研究基于变分自编码器与隐空间最小化，把基于隐空间变分数据同化框架 VAE‑Var应用于稀疏气温与海表温度代用资料的同化。该方法在具有近似高斯统计特性的学习隐空间中开展同化，同时可高效应用于高维问题。以地表气温和海表温度为目标变量，在不同观测稀疏程度下对重建效果进行系统评估与对比，并通过分析增量诊断表明，VAE‑Var 在稀疏观测约束下能够提升重建精度、获得物理上更自洽的分析场，在非高斯古气候数据同化中具有显著优势。
Keywords
资料同化,古气候
Speaker
林子宽
中国海洋大学 中国海洋大学Submission Author
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Important Date
-
Conference Date
Apr 25
2026
toApr 29
2026
-
Apr 07 2026
Draft paper submission deadline
-
Jun 17 2026
Registration deadline
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河海大学海洋学院
南京大学南京赫尔辛基大气与地球系统科学学院
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