MASNUM-WAM海浪模式集合Kalman滤波同化研究-I.风场扰动对海浪模拟影响

模式集合样本的代表性和观测信息的可靠性是制约数据同化效果的重要因素,而前者对海浪模式同化的影响尤为显著。由于海浪模式对初始场的敏感性较弱,来自大气的风输入源函数是海浪的重要能量输入,如何合理地对风输入进行扰动,构造海浪的集合模式运行,是实现和改进海浪模式集合Kalman滤波同化的关键问题。为了实现海浪模式集合运行,本文提出了风场的三种集合扰动方案,分别为：纯随机数、随机场和时间滞后的风场扰动方法。本研究利用2014年1月ECMWF全球风场,基于这三种风场扰动方法开展了集合海浪模式的集合运行实验,并统计分析了海浪特征要素（有效波高）和二维波数谱对风场扰动的响应。结果表明,随机场集合扰动方案所构造的风场集合效果最佳,所得海浪模拟结果的集合样本发散度适中,能够较为合理地反映背景误差的统计特征,可用于进一步的集合Kalman滤波海浪数据同化实验。     

MASNUM-WAM海浪模式集合Kalman滤波同化研究——Ⅱ.集合样本对同化效果的影响

背景误差相关结构的确定是影响海浪同化效果的关键因素之一。集合Kalman滤波是一种较为成熟的同化方法,其可以对背景误差进行实时更新和动态估计,现已广泛应用于海洋和大气领域的研究。本文基于MASNUM-WAM海浪模式,分别采用静态样本集合Kalman滤波和EAKF方法,针对2014年全球海域开展海浪数据同化实验,同化资料为Jason-2卫星高度计数据,利用Saral卫星高度计资料对同化实验结果进行检验。结果表明,两组同化方案均有效提高了海浪模式的模拟水平,EAKF方案在风场变化较大的西风带区域表现显著优于静态样本集合Kalman滤波方案,但总体上两者相差不大。综合考虑计算成本和同化效果,静态样本集合Kalman滤波方案更适用于海浪业务化预报。     

静态集合样本的构造及其在全球海浪滤波同化中的应用

本文提出一种最佳静态集合样本的构造方法,利用不同时段内海浪有效波高的模拟偏差构造静态集合样本,并将其与由模拟结果和观测资料统计的模式误差进行概率密度分布及时空相关性分析,结果表明24h间隔有效波高偏差与后者的相关性最好,称为最佳静态集合样本,可用于近似背景误差。将所构造的静态集合样本应用于滤波同化调整过程,采用MASNUM海浪模式,利用Jason-1卫星高度计数据,对2008年全球海域开展海浪同化实验,实验结果表明,基于最佳静态集合样本的海浪同化调整,可以有效地改善海浪模式的模拟效果。     

集合最优插值方法在北印度洋海浪同化中的应用

基于第三代海浪模式WaveWatch III,采用集合最优插值(EnOI)方法对北印度洋海浪进行同化数值实验研究。在集合样本选取方案上,针对不同的实验分别选取有效波高(SWH)的历史后报场(样本A)、24h变化(样本B)以及以同一时刻72h预报时效和24h预报时效的差异(样本C)用于估计背景误差协方差。样本A和样本B是为海浪模拟而设计,样本C是为海浪预报而设计;通过与由高度计数据确定的模式背景误差进行比较,认为样本B优于样本A。采用样本B对2011年北印度洋海浪场进行同化模拟,结果表明2011-03-11相对误差改进都在5%及以上,其中7月份改进效果最佳。采用样本C对2013-07的有效波高进行0~72h预报,发现同化使0~24h预报改进最明显:均方根误差改进0.12m,相对误差改进5%。浮标检验结果支持上述结论。     

卫星高度计波高数据同化对西北太平洋海浪数值预报的影响评估

通过数值试验验证卫星高度计波高数据同化对西北太平洋3 d海浪预报的改进效果。驱动海浪模式的强迫场采用国家海洋环境预报中心基于MM5模式预报的风场,波高数据同化使用的观测数据是Jason-1卫星高度计有效波高。用最优插值数据同化方法获得海浪有效波高的最优估计并重构相应的海浪方向谱,以此为初始场进行为期3 d的数值预报试验。与没有同化的预报进行了比较和分析,结果表明卫星高度计海浪数据同化对0~72 h预报有不同程度的明显改善,改进程度随预报时效的增加而减少。     

高度计波高数据同化对印度洋海域海浪模式预报影响研究

为提高海浪模式预报的精度,改善初始场是途径之一。研制了基于最优插值(OI)方法的海浪数据同化并行程序模块,并将其植入第三代海浪模式WAVEWATCH IIITM,建立了印度洋海域海浪同化预报方法,使用卫星高度计波高数据进行了同化预报试验。OI模块的并行设计使得植入同化模块的海浪模式仍能以并行方式运行。文中5°S以北印度洋海域为目标区域,嵌套在WAVE-WATCH IIITM的全球网格中,使得目标区域开边界条件得到较好解决。同化数据使用Jason-2高度计测量有效波高(SWH)沿轨数据。海浪同化预报模式由大气模式WRF(Weather Research andForecasting)输出的1小时一次的海面10 m风场驱动。将同化的模式结果(SWH)、无同化的模式结果(SWH)分别与高度计沿轨数据(SWH)进行比较,表明同化改善模式预报初始场的效果是明显的。以同化初始场出发进行海浪预报试验,结果表明,高度计波高数据同化在一定程度上可改进海浪短期预报的精度。     

最优化插值同化方法在预报南海台风浪中的应用

由经验的holland台风模型和NCEP再分析风场资料相结合构造出南海台风风场，结果较好地符合了TOPEX／Poseidon(T／P)卫星高度计观测的风速分布。以此作为第三代海浪模式的输入风场，模拟了1999年约克(York)台风经过南海海域的台风浪，并利用T／P卫星高度计观测的有效波高资料对模式进行同化。结果显示，同化影响半径取为2000km效果较好，同化影响时间是35h，同化改善了模式预报的精度。     

数据同化的南海台风浪后报模式

将基于最优插值(OI)的同化并行模块植入第三代海浪模式WAVEWATCH III version3.14, 建立数据同化的台风海浪模式预报系统。该系统的强迫风场采用模型台风风场与台风来前海区背景风场混成的风场。以模式后报2010 年7 月严重影响南海北部的“康森”和“灿都”台风引起的海浪场为例, 首先对所构造的混合风场的台风海面风场结构进行定性检验, 并用高度计沿轨风速对混合风场精度进行定量验证。在此基础上, 海浪模式在混合风场强迫下边积分边同化。同化数据采用上述台风过境南海期间Jason-2 卫星高度计沿轨有效波高 (SWH)。值得指出的是, 同化时只取SWH 沿轨数据的一部分用于同化计算, 而另一部分沿轨数据则用于对同化分析结果进行检验。先后同化了4 条轨道上的SWH数据。将SWH 的同化分析与无同化的对照组结果分别与高度计测量SWH 比较, 发现同化较无同化可使均方根误差获得50%以上的明显改进。以同化分析场作为初始场, 同化影响预报(这里是后报)的时效性约在48 h 以内。本研究目的是通过同化高度计SWH 数据进一步提升台风海浪模式预报的准确度。     

南海及邻近海域大气-海浪-海洋耦合精细化数值预报系统研制

本文主要介绍了南海及邻近海域大气-海浪-海洋耦合精细化数值预报系统的研制概况。预报区域为99°E~135°E,15°S~45°N,包括渤海、黄海、东海和南海及其周边海域。为了给耦合预报模式提供较准确的预报初始场,在预报开始之前,分别进行了海浪模式和海洋模式的前24小时同化后报模拟。海浪模式和海洋模式都采用了集合调整Kalman滤波同化方法,海浪模式同化了Jason-2有效波高数据;海洋模式同化了SST数据、MADT数据和ARGO剖面数据。为了改进海洋温度和盐度的模拟,我们在海洋模式的垂向混合方案中引入波致混合和内波致混合的作用。预报系统的运行主要包括两个阶段,首先海浪模式和海洋模式进行了2014年1月至2015年10月底的同化后报模拟,强迫场源自欧洲气象中心的六小时的再分析数据产品。然后耦合预报系统将同化后报模拟的结果作为初始场进行了14个月的耦合预报。预报产品包括大气产品（气温、风速风向、气压等）、海浪产品（有效波高和波向等）、海流产品（温度、盐度和海流等）。一系列观测资料的检验比较表明该大气-海浪-海洋耦合精细化数值预报系统的预报结果较为可靠,可以为南海及周边海洋资源开发和安全保障提供数据和信息产品服务。     

集合滤波和三维变分混合数据同化方法研究

发展了一种新的混合数据同化方法——基于集合滤波和三维变分的混合数据同化方法。该方法将集合调整卡尔曼滤波(ensemble adjustment Kalman filter,EAKF)得到的集合样本扰动通过一个转换矩阵的形式直接作用到背景场上,利用顺序滤波的思想得到分析场的一个扰动;然后在三维变分(three dimensional variational analysis,3D-Var)的框架下与观测数据进行拟合,从而给出分析场的最优估计。文中以Lorenz63模型为例,开展了理想数据同化试验,结果表明,相比于集合调整卡尔曼滤波,这种新的混合同化方法可以给出更好的同化结果。     

海浪同化预报模型理论基础

将共轭变分同化方法应用于 LAGFD- WAM海浪数值模式 ,导出了海浪谱能量平衡方程的共轭方程以及风输入、破碎、底摩擦、波波非线性相互作用和波流相互作用的相应共轭源函数 ,建立了海浪同化模型 ,数值计算仍采用特征线嵌入计算格式 ,为合成孔径雷达波谱反演资料和卫星高度计有效波高资料同化奠定理论基础     

WAVEWATCH Ⅲ模式在全球海域的数值模拟试验及结果分析

基于第三代海浪数值预报模式WAVEWATCH III(v3.14),构建了全球区域海浪数值预报系统,采用1999年9月—2009年7月的Quik SCAT/NCEP混合风场作为驱动场,对模式进行了10a的积分。利用NDBC浮标数据及Jason-1卫星高度计资料对模式模拟结果进行了检验,结果表明:模式对全球海浪模拟效果较好。通过对模式误差的分析,为后续开展全球海浪同化工作中背景误差协方差矩阵的构建及集合样本的选取提供了依据。     

海浪同化预报模型理论基础

将共轭变分同化方法应用于LAGFD－WAM海浪数值模式，导出了海浪谱能量平衡方程的共轭方程以及风输入、破碎、底摩擦、波波非线性相互作用和波流相互作用的相庆共轭源函数，建立了海浪同化模型，数值计算仍采用特征线嵌入计算格式，为合成孔径雷达波谱反演资料和卫星高度计有效波高资料同化奠定理论基础。     

大气-海洋-海浪耦合同化模式在台风过程模拟中的应用

基于MCT耦合器,利用中尺度大气模型WRF、海洋模型FVCOM和第三代海浪模型SWAN,实现大气、海洋和海浪的三者实时耦合计算,同时采用卫星微波辐射资料AMSU-A,通过WRF大气模式的资料同化模块WRFDA,实现对风场模拟的连续同化,从而建立起大气-海洋-海浪耦合与卫星数据同化的W-F-S-A耦合同化模式。将该模型应用于2014年台风“威马逊”的数值模拟,并与其他模型进行比较。结果表明,W-F-S-A耦合同化模式对于台风路径和风速的模拟结果优于单独耦合和单独同化结果,并且可以较好地模拟上层海洋对台风的响应特征。     

南海及周边海域风浪流耦合同化精细化数值预报与信息服务系统简介

面向社会需求,建立覆盖南海及周边海域的高分辨率风-浪-流耦合同化数值预报与信息服务系统。系统包含耦合同化数值预报模式、海洋动力环境数据库与可视化平台两部分。其中,耦合同化数值预报模式由中尺度大气数值预报模式、海浪数值预报模式和区域海洋环流数值模式,在C-Coupler耦合器中进行耦合,引入集合调整Kalman滤波同化模块,在耦合预报前进行大气、海浪和海流的同化后报模拟,为耦合预报模式提供更为精确的初始场。预报结果经海洋动力环境数据库和可视化平台处理后,通过二维和三维可视化展示,向用户提供直观的南海及周边海域海洋环境预报产品。     

福建省海浪灾害危险性评估

选用美国国家环境预报中心的全球再分析风场为驱动风场,以WAVEWATCH Ⅲ海浪模式为基础,采用全球-西北太平洋-中国近海海区三层嵌套方案构建了1990—2020年海浪再分析数据集;利用该数据集,分析了福建省近海海浪灾害强度和发生频率,并计算了典型重现期的海浪波高。结果表明：福建省海域海浪有效波高分布具有明显的季节变化;因为地形的影响,台湾海峡中部区域的巨浪出现频率高于其他区域。     

卫星高度计波高资料的同化试验分析

结合经验的台风风场模型和NCEP再分析资料构造了南海台风风场,并以此作为一个第三代海浪模式的输入模拟了1999年约克(York)台风经过南海时所产生的台风浪场.模拟结果显示,尽管文中构造的南海台风风场比较接近真实的风场,但模拟出的台风浪场相对于TOPEX/Poseidon高度计的观测波高仍有一定差异,因此进而采用了一种简单的最优插值同化方法,开展了波高资料的初步同化试验.试验结果显示,资料同化显著地改进了海浪模式的(后)预报精度,而这种改进在涌浪区更加显著,同化有效维持时间大约是43h.     

中国东部海域冬季风场与海浪场的关联特征分析

利用WAVEWATCHⅢ海浪模式模拟的1993-2011年中国东部海域19 a冬季逐日海浪场资料以及同期CCMP逐日风场资料,采用奇异值分解(SVD)的方法分析了冬季中国东部海域海浪场与提前0~5 d的东亚大陆地面风场的关联特征。结果发现:海浪场与提前1 d的地面风场的关联更有意义;SVD第一模态和第二模态分别反映了贝加尔湖以东南下的反气旋式偏北扰动大风(或气旋式偏南扰动大风)和中国东部平原入海的气旋式扰动风场(或反气旋式扰动风场)对中国东部海域海浪的扰动影响。此外,SVD分析还揭示了冬季影响中国东部海域海浪的大风关键区和移动路径;随着时间的推移,大风关键区从贝加尔湖以东逐步由蒙古南下影响中国东北和华北地区,最后到达中国东部海域。     

复杂地形下海浪数值模式的特征线计算格式

LAGFD-WAM海浪数值模式是一种第三代海浪数值模式，通过求解波数谱平衡方程，并考虑风输入、波浪破碎耗散、底摩擦耗散、波波非线性相互作用和波流相互作用等源函数，模拟波数空间下的海浪方向谱，并依此获得海浪的波高、周期和平均波向。该模式的一个显著特点是采用特征线嵌入格式求解海浪的传播。在进行浅水区域的海浪模拟时，特征线嵌入格式的数值计算方案是否合理对海浪数值模拟结果产生直接的影响。为此LAGFD-WAM海浪数值模式提出了一种新的特征线混合数值计算格式，并应用于浅水海浪数值模拟。结果表明，采用该计算方法，能够使数值模拟结果与实测结果很好符合。     

南海北部集合卡曼滤波同化SST试验

基于POM(Princeton Ocean Model)建立一个南海北部集合卡曼滤波的同化模式,主要用于卫星海表面温度的同化.模式的平均水平分辨率为5km,垂向分层为20层;侧边界条件嵌套到一个大范围的南海海洋模式,在同化方案上采用一个均方根集合卡曼滤波算法,避免观测的扰动;适当引入局地化算子,消除样本在空间上的虚假相关,同时增加集合样本的自由度.该同化试验同化了2008年夏季6月到7月的GHRSST(Global High-Resolution Sea Surface Temperature),然后采用2008年夏季SCOPE(Northern South China Sea Coastal Oceanographic Process Experiment)航次的温、盐数据对同化结果进行评估.结果表明,相对于未同化模式模拟结果,同化模式温度的改善比较明显,表现在加强了南海北部的上升流,校正了海表温度的偏差,改善了温度的垂向分布.由于集合卡曼滤波是一种多变量调整的同化方法,同化SST不仅能改善表层与次表层的温度分布,而且对流场和盐度的调整也比较明显.