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龙图腾网获悉南京大学申请的专利一种基于多尺度控制变量的变分多尺度同化方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN118536063B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-04-25发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202410626300.4，技术领域涉及：G06F18/25；该发明授权一种基于多尺度控制变量的变分多尺度同化方法及系统是由陈海琴;赵坤;黄浩设计研发完成，并于2024-05-20向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种基于多尺度控制变量的变分多尺度同化方法及系统在说明书摘要公布了：本发明属于大气科学技术领域，公开了一种基于多尺度控制变量的变分多尺度同化方法及系统，包括：S1，背景误差预报样本生成；S2，对背景误差样本进行尺度分离，获取大尺度和小尺度背景误差统计样本；S3，构建多尺度的背景误差协方差矩阵，基于控制变量转换算法，统计大尺度背景误差和小尺度背景误差特征；S4，在背景误差协方差矩阵中建立大尺度与小尺度背景误差间的跨尺度相关；S5，基于三维变分同化框架，引入大尺度控制变量以及小尺度控制变量，构建多尺度的三维变分同化方法；S6，引入数值模式背景场和观测场，求解多尺度的三维变分同化代价函数的极小化，实现单次同化分析中，不同尺度天气信息的同时、协调更新。

本发明授权一种基于多尺度控制变量的变分多尺度同化方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种基于多尺度控制变量的变分多尺度同化方法，其特征在于，包括：S1，背景误差预报样本生成；S2，对背景误差样本进行尺度分离，获取大尺度和小尺度背景误差统计样本；S3，构建多尺度的背景误差协方差矩阵，基于控制变量转换算法，统计大尺度背景误差和小尺度背景误差特征；S4，在背景误差协方差矩阵中建立大尺度与小尺度背景误差间的跨尺度相关；S5，基于三维变分同化框架，引入大尺度控制变量以及小尺度控制变量，构建多尺度的三维变分同化方法；S6，引入数值模式背景场和观测场，求解多尺度的三维变分同化代价函数的极小化，实现单次同化分析中，不同尺度天气信息地同时、协调更新；S2具体包括：对背景误差样本进行尺度分离；对于波数k对应的权重函数fk,kc，模式状态量x表示为：x＝xL+xS＝∑kfk,kcxk+∑k[1-fk,kc]xk，1其中，kc为滤波波数，等式右侧第一项代表了大尺度的波谱，波数小于kc，第二项则代表了小尺度的波谱，波数大于kc；这样，模式状态量x的背景误差eb分解成大尺度和小尺度部分 S3具体包括：构建多尺度背景误差协方差矩阵B；先假定和满足高斯分布，和不相关，则状态量x的背景误差协方差矩阵B的估计表示为： 即大尺度的背景误差协方差矩阵BL和小尺度的背景误差协方差矩阵BS之和；通过控制变量转换算子U对B的平方根进行预处理B＝UUT，其中U包括物理变换Up、垂直变换Uv以及水平变换Uh：U＝UpUvUh,4物理变换Up将相关的模式变量转换为同化系统控制变量；垂直变换Uv通过经验正交函数EOF将背景误差协方差的垂直分量分解为EOF空间的特征值和特征向量；水平变换Uh利用递归滤波方法对背景误差的水平相关进行估计；采用GEN_BEv2.0软件，基于分解后的大尺度和小尺度误差样本，统计其背景误差协方差中垂直变换的特征值和特征向量以及水平变换的特征长度尺度。

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