Fuxi-DA: A Generalized Deep Learning Data Assimilation Framework for Assimilating Satellite Observations

数据同化（DA）是当代数值天气预报系统中不可或缺的组成部分，对生成分析结果起着至关重要的作用。然而，在有限的时间窗口内，将背景数据与大量多源观测数据之间建立复杂的关系，是建立高效的DA系统面临的重大挑战。为了解决这些问题，研究人员为每种观测类型设计了复杂的预处理方法，利用近似建模和超级计算集群的能力加速解决方案。深度学习（DL）模型的出现是一个游戏规则的改变者，提供了统一的多模态建模、增强的非线性表示能力和卓越的并行化能力。这些优势已经促进了将DL模型集成到各个天气建模领域的努力。值得注意的是，DL模型已经展现了匹配甚至超过全球领先的操作性NWP模型的预报精度的潜力。这种成功激励着探索为天气预报模型量身定制的基于DL的DA框架。在本研究中，我们介绍了FuxiDA，一个用于同化卫星观测数据的通用DL-based DA框架。通过同化风云四号B号上的先进静止卫星辐射成像仪（AGRI）数据，FuxiDA始终减少了分析误差并显著提高了预报性能。此外，通过一系列单观测实验，FuxiDA已经得到了大气物理学的验证，证明了其一致性和可靠性。

本论文旨在解决数据同化在天气预报中的挑战，提出了一种基于深度学习的数据同化框架，以提高预报准确性。

本论文提出了FuxiDA，一种基于深度学习的数据同化框架，通过吸收来自卫星观测数据的信息，持续减小分析误差并显著提高预报性能。

本论文的实验结果表明，FuxiDA在天气预报中的表现优于当前领先的操作性数值天气预报模型，具有很好的一致性和可靠性。论文使用了Advanced Geosynchronous Radiation Imager (AGRI) aboard Fengyun-4B卫星的数据进行实验，并在单个观测实验中进行了验证。

与此相关的研究包括：1. A deep learning-based data assimilation framework for improving numerical weather prediction（基于深度学习的数据同化框架，用于提高数值天气预报）；2. Deep learning for weather forecasting: recent progress and future directions（天气预报中的深度学习：最新进展和未来方向）；3. Machine learning in weather and climate modeling（机器学习在天气和气候模拟中的应用）。