基于数据校正模型的气象大模型预测方法

本发明涉及数值天气预报技术领域，尤其涉及基于数据校正模型的气象大模型预测方法，其方法包括：先采集多源大气观测并以拓扑‑最优传输量子退火筛选观测，构造加权误差协方差；再施加质量、能量与地转梯度，通过扩散隐式采样生成守恒同化场；计算互信息掩模并耦合云顶光流微调相位；将云运动一致场脉冲编码送入辛分解脉冲神经网络在神经形态硬件推理，闭环调节脉冲阈值控制能量漂移，并行扰动推理输出不确定度场。本发明兼具高分辨率、低功耗与概率预报能力，显著提升极端天气路径和强度预测精度。