Multimodal Spatiotemporal Atmospheric Data Assimilation with Latent Flow-matching

该研究提出一种基于潜在视频流匹配的大气数据同化方法，使用ERA5再分析数据（69个变量、8天窗口）训练先验，并通过后验采样同化NOAA综合无线电探空仪档案和综合地表数据库等真实观测。该方法通过连续轨迹在观测与非观测帧间传播信息，可仅通过改变观测帧完成滤波和平滑等任务，并能直接从稀疏观测生成全状态集合预报，性能与最先进的观测到预报模型相当。

该方法将数据同化视为条件生成问题，利用潜在视频流匹配生成时间一致的轨迹，从而在观测帧间传播信息。这种设计使得滤波和平滑等任务可以通过改变观测帧配置实现，无需为每个任务单独设计算法。