學習如何實施變分資料同化，包含數學細節與PyTorch的高效實作
天氣預報模型是一種混亂的動態系統，當模型狀態有小變化時，預報會變得不穩定，因此盲目相信預報是有風險的。目前的預報服務，例如歐洲中期天氣預報中心 (ECMWF)，在預測中期（15天）到季節性天氣方面達到了高準確度。這些準確預報的秘密在於自1997年以來在ECMWF使用的四維變分資料同化 (4D-Var)。這種算法利用實時觀測數據來改善預報。作為減少蝴蝶效應——對初始條件高度敏感——的主要技術，4D-Var也廣泛應用於其他領域的操作性時間序列預測系統。
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