一种用于极端降水事件区域模拟的AI-NWP三维闭环双向动态反馈耦合方法、系统及程序产品

1.一种用于极端降水事件区域模拟的AI-NWP三维闭环双向动态反馈耦合方法，其特征在于，包括如下步骤：S100. 采用历史气象重分析数据训练基于深度学习框架的AI全球天气预测模型，输入为起报时刻的大气初始场数据，输出中期三维场预测结果；S200. 基于AI全球天气预测模型生成不同预报提前期的初步预报场，分别进行数据插值与格式转换处理以适配NWP区域模式，之后采用数值同化算法将实时观测多源全球气象数据同化至初步预报场，生成分析场；S300. 选择具备多重嵌套能力的NWP区域模式，配置其水平分辨率、垂直层次和物理参数化方案，模拟区域覆盖目标极端降水事件影响区域及其上游水汽输送路径；S400. 使用不同预报提前期的分析场作为初始场和边界场，分别驱动NWP区域模式进行滚动起报和多起报并行模拟，输出极端降水事件的关键气象要素，并根据设定的降水阈值识别潜在的极端降水区域及其落区形态；S500. 将NWP区域模式的模拟结果与实况观测数据进行对比，生成关键气象要素的时空残差场，据此构建基于轻量化深度神经网络的残差学习模型，用于学习AI初步预报场与NWP模拟误差之间的非线性映射关系；S600. 将残差学习模型输出结果反馈至AI全球天气预测模型中，对AI全球天气预测模型后续起报输出进行结构性修正，形成反馈更新后的驱动预报场；S700. 将反馈更新后的驱动预报场再次输入NWP区域模式，重复执行步骤S200~S600，构建AI全球天气预测模型与NWP区域模式之间基于空间误差、实况同化与模型反馈联合驱动的三维闭环双向动态反馈耦合机制，实现对极端降水事件中期连续演化过程的精细模拟与多尺度结构协同预测。 2.根据权利要求1所述的用于极端降水事件区域模拟的AI-NWP三维闭环双向动态反馈耦合方法，其特征在于，步骤S100中，AI全球天气预测模型采用基于深度学习的CNN架构，包括多个卷积层、池化层和全连接层，卷积层通过多尺度卷积核对输入的大气初始场变量进行局部感知操作，以提取不同空间尺度上的气象要素特征模式；池化层对局部区域特征进行下采样处理以保留关键信息并减少计算量；全连接层对提取后的高维空间特征进行整合映射，并输出多个气象要素变量在未来时间序列上的三维栅格预测场。 3.根据权利要求1所述的用于极端降水事件区域模拟的AI-NWP三维闭环双向动态反馈耦合方法，其特征在于，步骤S100中，所述AI全球天气预测模型采用基于再分析数据的长期预训练方式，使用不少于30年的高时空分辨率历史再分析数据集作为训练集，使用独立的不同年份的再分析数据作为验证集，模型输出的时间分辨率为每6小时一次，水平分辨率为0.25°×0.25°，垂直方向覆盖地表至50hPa气压层并划分为不少于20个等压层，输出包含未来3~8.5天的多个气象要素三维场。 4.根据权利要求1所述的用于极端降水事件区域模拟的AI-NWP三维闭环双向动态反馈耦合方法，其特征在于，步骤S200中，利用AI全球天气预测模型生成预测结果过程中设置多个关键起报时间点，各关键起报时间点间隔为48~72小时，确保至少在目标极端降水事件前5.5天、3天和0.5天分别有一个起报时间点，对应的AI预测结果经统一格式转换和插值处理后，进一步联合多源实况观测数据进行数值同化，生成高精度分析场，并分别作为初始场和边界场输入驱动NWP区域模式，形成多个起报方案。 5.根据权利要求1所述的用于极端降水事件区域模拟的AI-NWP三维闭环双向动态反馈耦合方法，其特征在于，步骤S200中，生成NWP区域模式初始场和边界场包括如下子步骤：S201. 预测输出提取：从AI全球天气预测模型的输出中提取覆盖目标区域和目标模拟时间段的三维气象要素预测结果；S202. 空间分辨率重构：利用双线性插值或高阶样条插值方法对AI输出数据进行水平空间插值处理实现空间分辨率重构；S203. 垂直结构重构：通过垂直插值方法将AI输出采用的等压层垂直结构变量转换为NWP区域模式所需的 σ 层或混合坐标结构；S204. 时间序列内插与同步：根据NWP区域模式的积分时间步长要求，对AI输出的6小时间隔进行插值，生成满足区域模式积分稳定性要求的逐小时边界变化数据，并与模拟起报时刻严格对齐；S205. 单位与变量一致性处理：对AI输出结果中的物理量单位进行统一转换，使之与NWP区域模式输入变量保持一致，同时对变量名称、维度顺序、缺测值处理方式进行格式标准化处理；S206. 多源数据同化处理：将多源实时观测气象数据同化入初步预报场，通过最小化观测数据和模型背景场之间的误差，并结合观测误差和背景场误差的协方差矩阵对观测数据和背景场进行加权融合，生成最优分析场；S207. 分析场物理一致性调整：对分析场进行质量守恒、动量平衡与热力平衡一致性检查与调整，避免出现非物理梯度跳跃或扰动；S208. 格式打包与边界场构建：将分析场数据写入NWP区域模式所要求的NetCDF数据格式，生成初始场与边界场文件。 6.根据权利要求1所述的用于极端降水事件区域模拟的AI-NWP三维闭环双向动态反馈耦合方法，其特征在于，步骤S300中，NWP区域模式选择WRF模式，并设置双重嵌套计算域，外层计算域水平分辨率为12公里，用于模拟大尺度环流背景；内层计算域水平分辨率为3公里，精确覆盖极端降水事件的影响区域及其上游水汽源区，用于高精度模拟中小尺度对流系统；两层计算域之间采用单向嵌套方式，并使用缓冲区域减少边界噪声干扰。 7.根据权利要求6所述的用于极端降水事件区域模拟的AI-NWP三维闭环双向动态反馈耦合方法，其特征在于，步骤S400中，采用多个起报时间所生成的同化分析场，分别作为初始场与边界场实现NWP区域模式的并行模拟，且在模拟过程中，NWP区域模式在外层与内层嵌套网格中同步积分，时间步长配置遵循CFL稳定性条件，内层网格采用自适应时间步长策略，输出模拟时间段内关键气象要素的高时空分辨率三维演变过程；并在模拟输出中设定降水阈值识别机制，识别并标记潜在极端降水区域。 8.根据权利要求1所述的用于极端降水事件区域模拟的AI-NWP三维闭环双向动态反馈耦合方法，其特征在于，步骤S500中，NWP区域模式模拟结果性能评估至少包括如下子步骤：S501. 逐阈值评分指标计算：设置多个累计降水量等级阈值，分别对不同起报时间驱动下的模拟结果与实况数据进行比对，计算每个阈值等级对应的威胁评分、命中率和虚警率，评估不同降水强度等级下的预测准确性；S502. 空间相关性评估：基于模拟降水场与观测降水实况之间的空间分布关系，计算模拟结果与实况数据的空间相关系数，衡量模拟降水落区位置的一致性，并对比分析多个起报时间对应结果的相关系数变化趋势，评估AI-NWP耦合方案在不同中期预测时效下的空间结构还原能力；S503. 强降水偏差分析与误差场稳定性判断：构建多个起报时间驱动下的降水误差空间分布图，对比各起报时刻下的误差场位置和形态差异，识别潜在误差落区的一致性区域；分析模拟系统在极端降水核心区的强度偏差与空间位置偏移规律，评估AI-NWP耦合方案在极端天气落区模拟中的系统性偏差特征与空间误差稳定性，支撑预测风险评估与系统调优。 9.根据权利要求1所述的用于极端降水事件区域模拟的AI-NWP三维闭环双向动态反馈耦合方法，其特征在于，步骤S500中，残差学习模型的构建及训练至少包括如下子步骤：S511. 构建残差样本集：根据NWP区域模式模拟输出与实况观测数据在多个关键气象要素上的逐格差值结果，构建包括空间分布误差、强度偏差及时间位相偏移的三维残差样本张量集；S512. 样本标准化与时空编码：对残差样本张量进行归一化处理，并结合经纬度位置、垂直层次与起报时间戳进行编码，构建具有空间定位能力与时间感知能力的输入特征集；S513. 网络结构设计与初始化：构建轻量级卷积神经网络或多尺度注意力机制网络，网络输入为标准化残差样本特征，输出为修正因子或残差预测张量，模型初始化采用Xavier初始化方式；S514. 训练集构建与滑窗策略：采用滚动滑动时间窗策略，从不同历史时段内的模拟结果与实况对比数据中提取训练样本；S515. 损失函数与优化策略设定：采用均方误差与结构相似性双重损失函数联合优化，兼顾强度偏差与空间结构误差的学习，训练过程中引入早停机制防止过拟合，通过动态学习率调整提高模型收敛效率；S516. 验证集评估与泛化测试：利用保留验证集对训练完成的残差模型进行独立评估，确保模型具备跨区域与跨事件的泛化能力。 10.根据权利要求1所述的用于极端降水事件区域模拟的AI-NWP三维闭环双向动态反馈耦合方法，其特征在于，步骤S600中，利用残差学习模型的输出结果实施AI全球天气预测模型的反馈修正与动态调权更新时包括：S601. 显著误差区域识别与标记：根据残差学习模型的输出，结合误差幅值阈值与贡献率分析，识别出在关键变量上误差显著的区域单元，采用区域掩码方式对这些主导误差区进行标记，计算其在整体误差分布中的占比；S602. 空间加权掩码生成与动态权重分配：基于识别出的显著误差区域构建空间加权掩码矩阵，并结合时间演变趋势分配动态预测权重；S603. 局部通道激活函数自适应调整：针对显著误差区域内的特定变量维度，在AI全球天气预测模型的中间层或输出层引入动态可调的激活函数机制，实现对不同变量通道的非线性响应能力调节；S604. 网络参数微调与结构优化：利用残差修正结果引导AI全球天气预测模型在关键区域或关键变量维度上进行局部网络权重微调，更新特定卷积核或注意力模块的参数配置；S605. 输出场修正与更新驱动生成：基于修正后的AI全球天气预测模型结构，重新计算后续起报周期的预测输出，形成反馈更新后的驱动预报场，作为下一轮NWP区域模式模拟的输入。 11.根据权利要求1所述的用于极端降水事件区域模拟的AI-NWP三维闭环双向动态反馈耦合方法，其特征在于，步骤S700中，AI-NWP三维闭环反馈联动机制至少包括如下子步骤：S701. 循环控制初始化：设定闭环迭代流程的控制参数，构建循环控制器，用于判断是否触发下一轮反馈更新流程或终止当前闭环运行周期；S702. 反馈结果筛选与融合更新：对上一轮AI模型结构修正后的输出驱动场与前一版本输出进行差异性比对分析，采用特征重叠区域一致性指标与误差增益函数进行筛选判断，并融合残差回溯趋势，引导生成用于下一轮驱动的反馈更新场，确保输入信息在保持连续性基础上具备结构优化增益；S703. 区域模式重新模拟：将反馈更新后的驱动预报场重新作为初始场和边界场输入至NWP区域模式，在保持物理参数化方案与网格配置不变的条件下执行滚动模拟，输出新一轮模拟结果与关键气象要素演变数据；S704. 迭代效果评估与动态调控：在每轮模拟后，执行预测误差评估与稳定性检测，计算区域模式输出与实况之间的残差张量，评估其在空间结构、强度偏差及时间同步性维度的改善程度；同时监测反馈修正是否引发新的局地异常或系统振荡，作为是否执行下一轮反馈迭代的重要判据；S705. 当满足以下任一条件时，闭环反馈流程终止：迭代次数达到设定轮次上限；模拟误差连续两轮迭代内下降幅度小于预设阈值；模拟结果在关键区域的结构匹配度超过预警精度下限；AI模型输出结构在残差映射中的增益为负或接近零，判断系统进入饱和态；S706. 将最终一轮NWP区域模式输出结果作为正式预测输出结果。 12.一种用于极端降水事件区域模拟的AI-NWP三维闭环双向动态反馈耦合系统，其特征在于，至少包括：AI全球天气预测模块，基于深度学习框架并采用历史气象重分析数据进行训练，接收起报时刻的大气初始场数据，生成包含多个气象要素的连续时间序列中期三维预报场；多源数据同化模块，对AI全球天气预测模块生成的初步预报场进行插值转换与格式转换处理以适配NWP区域模式的数据格式，并通过数值同化将实时观测多源全球气象数据同化至初步预报场，生成分析场；区域模式预测模块，基于所生成的分析场驱动区域数值预报模式，采用多重嵌套网格结构，并设定水平分辨率、垂直层次和物理参数化方案，模拟区域覆盖目标极端降水事件影响区域及其上游水汽输送路径；误差评估与残差学习模块，将区域模式的模拟结果与实况观测数据进行对比，构建时空残差场，并基于残差场训练轻量化深度神经网络，建立AI预报场与模拟误差间的非线性映射模型，提取主导误差形态与区域分布模式；AI模型反馈修正模块，将残差学习模型的输出结果反馈至AI全球天气预测模型中，基于动态调权、显著区局部强化、通道激活函数自适应调整和/或结构参数再优化，对AI全球天气预测模型后续起报输出进行结构性修正，形成反馈更新后的驱动预报场；闭环联动控制模块，用于控制各模块之间的迭代联动关系，将修正后的AI输出再次输入多源同化分析模块并驱动区域模式运行，构建AI全球天气预测模型与NWP区域模式之间基于空间误差、实况同化与模型反馈联合驱动的闭环反馈，并通过误差收敛判据与最大迭代轮次阈值动态调控闭环停止条件；其中，各模块间通过接口数据结构传递预报场、分析场及残差修正量，实现多尺度大气结构协同模拟与关键天气系统结构迭代优化，提升极端降水事件区域模拟的提前量、强度还原度与落区空间定位精度。 13.一种计算机程序产品，其特征在于，包括计算机指令，用以执行权利要求1~11任一项所述的用于极端降水事件区域模拟的AI-NWP三维闭环双向动态反馈耦合方法。