1.一种基于机器学习的流依赖背景场误差协方差动态调整方法，其特征在于，包括以下步骤：S100、利用集合扰动方法对控制试验的背景场进行扰动，生成多个初始成员，并通过数值模式积分得到集合成员的预报场；

S200、基于所述预报场计算目标时刻的集合离散度，量化背景场的不确定度；

S300、从控制试验的背景场中提取气象要素作为输入特征，通过训练后的机器学习模型建立所述输入特征与集合离散度之间的非线性映射关系，预测背景场不确定度；

从控制试验的背景场中提取的气象要素，至少包括风速、温度、气压、湿度及水凝物变量，将这些从控制试验的背景场中提取气象要素作为输入特征X，表示为：X＝[u,v,t,p,q,Qc,Qr,Qi,Qs,Qg]；

其中，u、v为风速分量，t为温度，p为气压，q为湿度，Qc、Qr、Qi、Qs和Qg分别为水凝物变量中的云水、雨水、冰晶、雪和霰；

S400、对预测的不确定度进行归一化处理；

S500、基于归一化后的不确定度值，动态调整静态背景场误差协方差矩阵，生成流依赖的误差协方差矩阵；具体方法为：将归一化后的不确定度 作为权重指数引入背景场误差协方差矩阵的计算中，其中在三维空间的每个点上具有独立取值，从而动态调节协方差的空间分布，使其具备流依赖性，调整公式表示为：‑1 ‑1

B′＝W BW ；

其中，B′为调整后的背景场误差协方差矩阵，B为原始背景场误差协方差矩阵，内积W为动态调整权重矩阵；

动态调整权重矩阵W的计算公式为：

其中，α为调节参数，控制W随不确定度 的增长速率；

S600、将调整后的背景场误差协方差矩阵、模式背景场及观测数据输入同化系统，求解分析场；

S700、利用所述分析场进行确定性预报，并将预报结果作为下一周期的背景场输入同化循环中，进行背景误差协方差的持续实时优化调整。

2.根据权利要求1所述的基于机器学习的流依赖背景场误差协方差动态调整方法，其特征在于，步骤S300中训练后的机器学习模型，为基于LightGBM构建的背景场不确定度的机器学习模型，模型的目标是将从控制试验的背景场中提取气象要素作为输入特征X预测对应的集合离散度Y，表示为：Y＝L(X)；

其中，L为输入特征X到集合离散度Y的映射关系；

并通过最小化损失函数进行模型优化。

3.根据权利要求2所述的基于机器学习的流依赖背景场误差协方差动态调整方法，其特征在于，在对基于LightGBM构建的背景场不确定度的机器学习模型进行训练中，采用逐层训练的模式，即用每一层的输入特征学习当前层次的离散度；对于每一层次l的训练，模型目标是最小化损失函数，表示为：其中， 和 分别为第l层中第j个样本的预测值和真实值，N为样本总数。

4.根据权利要求1所述的基于机器学习的流依赖背景场误差协方差动态调整方法，其特征在于，步骤S100中所述集合扰动方法为奇异向量扰动或集合卡尔曼滤波生成的扰动方案。

5.根据权利要求1所述的基于机器学习的流依赖背景场误差协方差动态调整方法，其特征在于，步骤S200中基于所述预报场计算目标时刻的集合离散度，具体为以集合离散度表示控制变量的不确定性，作为机器学习模型的目标输出，控制变量包括流函数ψ、势函数χ、温度T、表面气压Ps和相对湿度RH，分别计算各控制变量的标准差表示集合离散度。

6.根据权利要求5所述的基于机器学习的流依赖背景场误差协方差动态调整方法，其特征在于，步骤S400中对预测的不确定度进行归一化处理，将预测的不确定度限定在[0,1]范围内，公式为：其中， 为归一化后的不确定度，Yi为原始不确定度，max(Yi)为不确定度的最大值，min(Yi)为不确定度的最小值，下标i表示不同的控制变量。

7.根据权利要求1所述的基于机器学习的流依赖背景场误差协方差动态调整方法，其特征在于，步骤S600中同化系统为三维变分同化系统、四维变分同化系统或混合同化系统其中一种；

同化系统采用变分同化或混合同化方法将将调整后的背景场误差协方差矩阵、模式背景场及观测数据进行融合。