在数值预报中，预报初值与模式误差是影响预报准确性的主要误差来源。数据同化作为降低初值误差、提升模式性能的关键技术，其传统方法（如集合卡尔曼滤波）在应用于混沌模式时面临巨大的计算成本，且仅能在观测时刻提供优化分析场。在预报阶段，随着观测信息的衰减，由模式误差主导的预报偏差会迅速累积，导致长时效预报精度下降。
为解决上述问题，本研究以Lorenz-63模式为理想试验对象，提出了一个融合“替代”与“修正”策略的深度学习统一框架，旨在对预报初值与模式误差进行一体化协同优化。该框架分为两个阶段：第一阶段，构建了一个名为DAMLP （Data Assimilation Multi-layer Perceptron）的神经网络，通过学习观测与背景场到分析场的端到端映射，实现同化方案的快速“替代”。其核心在于“去集合化运行”特性： 将流依赖的背景误差特征离线内化于神经网络权重中，使得在同化更新阶段，无需在线维护和传播大规模集合成员，仅通过单次前向推理即可获得高精度分析场，显著降低了在线计算开销。第二阶段，我们设计了基于误差修正思想的神经网络校正器，使其能够在无观测输入的预报阶段，对模式状态进行周期性校正，以延缓模式误差的累积过程。
实验结果表明，在Lorenz-63系统中，两类方案均表现良好：DAMLP显著降低了同化计算成本并优化了初值场质量；而神经误差修正器则有效提升了模式的长期预报技巧。此外，本研究通过引入局部不稳定性（LE）指标，从动力学机理层面深入探讨了数据驱动方案在相空间不同区域的性能边界。本研究证明了深度学习在替代复杂同化算子与纠正模式系统性误差方面的巨大潜力，为构建高效、稳健的智能化数值预报体系提供了重要的机理支撑与技术路径。

 

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