Accurate and timely weather prediction is of significance for autonomous vehicles, such as designing more appropriate sensors or other configurations and developing safer driving strategies. Generally, as the mainstream weather prediction method, numerical weather prediction (NWP) relies on high-quality spatio-temporal observations. However, the precise state of the real world is not measurable. Thus, how to obtain a proper initial condition estimation based on big geospatial-temporal data is a crucial procedure for NWP. Data assimilation (DA) has been a traditional solution to the problem, for the better performance of which various mathematical-physics models have been used. However, the computational effectiveness and efficiency are still largely compromised by the complicated and nonparallel integration process in existing DA methods. In this paper, we propose a novel data-driven method named HDA-MLP to address the DA problem. We first constructed a customized MLP by introducing the temporal peculiarities of the state variables to simulate and optimize pure 3DVar and EnKF. Then we blended the optimized analysis fields directly by implicitly updating the background error covariance matrix through another neural network model to alleviate the dependence on traditional DA methods. We conducted extensive experiments to investigate the effectiveness and efficiency of the proposal by utilizing two classical nonlinear dynamic models. Results reveal that our approach has better robustness and enhanced capability to capture the variation of state variables. Notably, the analysis quality and computational efficiency are significantly improved.

准确及时的天气预报对于自动驾驶汽车至关重要，例如设计更合适的传感器或其他配置以及制定更安全的驾驶策略。通常，作为主流天气预报方法，数值天气预报（NWP）依赖于高质量的时空观测。但是，真实世界的精确状态无法测量。因此，如何基于大的时空数据获得合适的初始条件估计是NWP的关键过程。数据同化（DA）是解决该问题的传统方法，为了获得更好的性能，已使用了各种数学物理模型。但是，现有DA方法中复杂且非并行的集成过程仍然在很大程度上损害了计算效率和效率。在本文中，我们提出了一种名为HDA-MLP的新型数据驱动方法来解决DA问题。我们首先通过引入状态变量的时间特性来构建定制的MLP，以模拟和优化纯3DVar和EnKF。然后，我们通过另一个神经网络模型隐式更新背景误差协方差矩阵来直接混合优化的分析字段，以减轻对传统DA方法的依赖。我们进行了广泛的实验，以利用两个经典的非线性动力学模型来研究该建议的有效性和效率。结果表明，我们的方法具有更好的鲁棒性和增强的捕获状态变量变化的能力。值得注意的是，分析质量和计算效率得到了显着提高。我们提出了一种名为HDA-MLP的新型数据驱动方法来解决DA问题。我们首先通过引入状态变量的时间特性来构建定制的MLP，以模拟和优化纯3DVar和EnKF。然后，我们通过另一个神经网络模型隐式更新背景误差协方差矩阵来直接混合优化的分析字段，以减轻对传统DA方法的依赖。我们进行了广泛的实验，以利用两个经典的非线性动力学模型来研究该建议的有效性和效率。结果表明，我们的方法具有更好的鲁棒性和增强的捕获状态变量变化的能力。值得注意的是，分析质量和计算效率得到了显着提高。我们提出了一种名为HDA-MLP的新型数据驱动方法来解决DA问题。我们首先通过引入状态变量的时间特性来构建定制的MLP，以模拟和优化纯3DVar和EnKF。然后，我们通过另一个神经网络模型隐式更新背景误差协方差矩阵来直接混合优化的分析字段，以减轻对传统DA方法的依赖。我们进行了广泛的实验，以利用两个经典的非线性动力学模型来研究该建议的有效性和效率。结果表明，我们的方法具有更好的鲁棒性和增强的捕获状态变量变化的能力。值得注意的是，分析质量和计算效率得到了显着提高。我们首先通过引入状态变量的时间特性来构建定制的MLP，以模拟和优化纯3DVar和EnKF。然后，我们通过另一个神经网络模型隐式更新背景误差协方差矩阵来直接混合优化的分析字段，以减轻对传统DA方法的依赖。我们进行了广泛的实验，以利用两个经典的非线性动力学模型来研究该建议的有效性和效率。结果表明，我们的方法具有更好的鲁棒性和增强的捕获状态变量变化的能力。值得注意的是，分析质量和计算效率得到了显着提高。我们首先通过引入状态变量的时间特性来构建定制的MLP，以模拟和优化纯3DVar和EnKF。然后，我们通过另一个神经网络模型隐式更新背景误差协方差矩阵来直接混合优化的分析字段，以减轻对传统DA方法的依赖。我们进行了广泛的实验，以利用两个经典的非线性动力学模型来研究该建议的有效性和效率。结果表明，我们的方法具有更好的鲁棒性和增强的捕获状态变量变化的能力。值得注意的是，分析质量和计算效率得到了显着提高。然后，我们通过另一个神经网络模型隐式更新背景误差协方差矩阵来直接混合优化的分析字段，以减轻对传统DA方法的依赖。我们进行了广泛的实验，以利用两个经典的非线性动力学模型来研究该建议的有效性和效率。结果表明，我们的方法具有更好的鲁棒性和增强的捕获状态变量变化的能力。值得注意的是，分析质量和计算效率得到了显着提高。然后，我们通过另一个神经网络模型隐式更新背景误差协方差矩阵来直接混合优化的分析字段，以减轻对传统DA方法的依赖。我们进行了广泛的实验，以利用两个经典的非线性动力学模型来研究该建议的有效性和效率。结果表明，我们的方法具有更好的鲁棒性和增强的捕获状态变量变化的能力。值得注意的是，分析质量和计算效率得到了显着提高。我们进行了广泛的实验，以利用两个经典的非线性动力学模型来研究该建议的有效性和效率。结果表明，我们的方法具有更好的鲁棒性和增强的捕获状态变量变化的能力。值得注意的是，分析质量和计算效率得到了显着提高。我们利用两个经典的非线性动力学模型进行了广泛的实验，以研究该建议的有效性和效率。结果表明，我们的方法具有更好的鲁棒性和增强的捕获状态变量变化的能力。值得注意的是，分析质量和计算效率得到了显着提高。