Kalman滤波法在海温数据同化中的应用研究

以一维水温垂直分布数值模型为例，探索 Kalman 滤波法在海温观测数据同化中的应用。文中给出了在 165°E 赤道海域将连续观测的海温资料同化到模型中的 Kalman 滤波法试验，计算结果表明该同化方法对改进海温数值计算是十分有效的。     

海洋数据同化与数据融合技术应用综述

简述了不同数据同化和数据融合方法在海洋环境监测与预测方面的应用、国内外相关业务单位的海洋分析和预报系统的现状,以及海洋数据同化将来的业务化应用的发展趋势。四维变分和集合卡尔曼滤波正在成为国际上海洋环境分析与预报的主要应用方向,海-气耦合数据同化以及海冰数据同化是目前数据同化方法研究的热点。     

最优插值法在海温数据同化中的应用研究

海洋声场环境是决定海军作战行动成败的重要组成要素之一,海洋的垂直温度结构作为影响声速场的最重要因素,为了更精确更为实际的反映其分布特点,对其各种数据进行同化研究是十分必要的。文中针对海温数据来源的特点,提出了一种海温数据同化的最优插值方法,较好地完成了各种观测数据与背景数据的同化,并用各种数据进行了检验,其结果表明,利用最优插值法对海温数据进行同化处理是可行的,且同化效果比较理想。     

变分伴随数据同化在海表面温度预报中的应用研究

将变分伴随数据同化技术应用于海表面温度(SST)数值预报.采用中国近海海表面温度短期数值预报模式,将船舶测报海表面温度同化到该模型中,对SST初始场进行优化.文中给出了中国近海SST数值预报同化模型5d试报结果与观测值的比较,整个区域的均绝差由同化前的2.71℃降至0.87℃,即变分伴随数据同化对改进SST数值预报的效果是比较明显的,表明它可成为SST数值预报初始化的新方法.     

海洋卫星遥感数据同化在海洋声场研究中的应用

卫星遥感数据同化技术已成为海洋学研究的一个有效手段。本文选取了日本以东黑潮流域作为研究海区,介绍了最优插值同化方法对海洋温度场和盐度场的分析,在此基础上对实验海区声场进行了研究。文中为了说明数据同化的优越性,利用WOA数据与其进行比较,体现了同化数据对真实场描述的可靠性。     

OSTIA数据在中国近海业务化环流模型中的同化应用

The prediction of sea surface temperature(SST) is an essential task for an operational ocean circulation model. A sea surface heat flux, an initial temperature field, and boundary conditions directly affect the accuracy of a SST simulation. Here two quick and convenient data assimilation methods are employed to improve the SST simulation in the domain of the Bohai Sea, the Yellow Sea and the East China Sea(BYECS). One is based on a surface net heat flux correction, named as Qcorrection(QC), which nudges the flux correction to the model equation; the other is ensemble optimal interpolation(En OI), which optimizes the model initial field. Based on such two methods, the SST data obtained from the operational SST and sea ice analysis(OSTIA) system are assimilated into an operational circulation model for the coastal seas of China. The results of the simulated SST based on four experiments, in 2011, have been analyzed. By comparing with the OSTIA SST, the domain averaged root mean square error(RMSE) of the four experiments is 1.74, 1.16, 1.30 and 0.91°C, respectively; the improvements of assimilation experiments Exps 2, 3 and 4 are about 33.3%, 25.3%, and 47.7%, respectively.Although both two methods are effective in assimilating the SST, the En OI shows more advantages than the QC,and the best result is achieved when the two methods are combined. Comparing with the observational data from coastal buoy stations, show that assimilating the high-resolution satellite SST products can effectively improve the SST prediction skill in coastal regions.     

最优插值法及其在热带太平洋海表温度数据同化中的应用

利用M IT gcm模式和最优插值法搭建的同化平台对热带太平洋赤道附近的海表温度SST数据进行了数值同化处理。结果表明,同化处理有效兼顾了模式模拟值和观测值,纠正了模式模拟值出现的误差,数值同化结果更接近于观测值。该同化平台能够更好地反映出SST的分布特征,该同化方法可以有效地对海表数据进行数值预报。     

数据同化中的伴随方法及其有关问题的研究

论述了数据同化中的伴随方法与泛函分析中的伴随算子的关系,指出经典的拉格朗日乘子法可以作为伴随方法的理论基础。关于伴随方法应用中只能利用模式的伴随观点,作者认为是有疑问的,并提出了新的观点,所作的数值模拟实验表明,方程的伴随有时明显优于模式的伴随,因而说明方程的伴随也应该引起足够的重视。     

模块化海洋数据同化系统(MODAS)研究

模块化海洋数据同化系统(Modular Ocean Data Assimilation System,MODAS)是美国海军用来确定全球海洋三维温度和盐度场的主要工具。MODAS通过同化卫星遥感测得的海面温度和海面高度,产生一种动态气候态,能够更接近地预报出海洋的真实状况。文中介绍了MODAS的应用价值和构建原理,对中国海军数字化海洋战场环境的建设具有重要的借鉴作用。     

数据同化在浅海温度同步性调查中的应用

建立了一个功能较为完善的四维同化系统,解决了温度调查资料中存在的同步性问题。为了检验同化方法和模式程序的正确性,以及讨论同步性误差的校正效果,从同化结果与锚系调查数据、同化结果与遥感数据、比对断面均方根误差和海表平均温度4个方面进行了探讨,结果表明:1)同化结果与锚系调查数据对比显示,改进参数的NMC方法(来自美国国家气象中心)能够适用于长江口外海域中的温度四维同化,同化温度结果与锚系调查数据在变化趋势上一致,在数值上最大差异不超过0.4℃;2)同化结果与遥感数据对比显示,同化结果能够将调查资料推演到完整的时空范围,并具有较好的变化趋势和精度;3)根据比对断面均方根误差分析,调查资料中两个比对断面温度间的均方差误差为3.8℃,而同化结果与实测数据的均方根误差低于0.6℃,说明同化方法有效地降低了调查资料中的同步性误差;4)海表平均温度分析显示,同化结果能够避免调查不同步引起的各种温度斑块,并且其温度分布和锋面结构能够更如实地反映实际情况。     

海洋水温垂直分布数据同化方法研究

以一维海洋水温模型为例,利用伴随法进行海洋观测数据同化试验,以便为水温的数值预报提供较准确的初始场.文中利用泛函的Gâteaux微分和Hilbert空间上伴随算子的概念讨论了连续的伴随模型的建立,并通过选择适当的差分格式离散伴随模型,使其保持连续时的伴随关系,同时给出了水温初始场最优化过程及相应的同化试验数值结果.     

资料同化技术的发展及其在海洋科学中的应用

同顾了资料同化技术,特别是基于最优控制和统计估计这两大理论基础发展起来的几种资料同化方法的研究进展,以及这些方法在海洋科学研究中的应用现状.可以看到,由于海洋观测资料(如地转海洋学实时观测阵(Array for Real-time Geostrophic Oceanography,Argo)、热带大气海洋阵列(Trop...     

集合资料同化方法的理论框架及其在海洋资料同化的研究展望

在海洋动力系统的数值模拟中,海洋资料同化是一种能够有效融合多源海洋观测资料和数值模式的方法。它不仅可以显著地提高数值模拟的效果,构造海洋再分析资料场,还能有效减少海洋和气候预报时模式初始条件的不确定性。因此,海洋资料同化对于海洋研究和业务化应用具有非常重要的意义。资料同化方法的研究一直是大气、海洋科学的热门课题之一。其中,集合卡尔曼滤波器(EnKF)是一种有效的资料同化方法,自提出以来经过了20多年的发展和改进,已经在海洋资料同化中得到了广泛的研究和应用。近年来,随着动力模式的不断发展和计算能力的提高,粒子滤波器由于不受模型线性和误差高斯分布假设的约束,也逐渐成为了当前资料同化方法研究的热点。本文分析和总结了目前关于集合卡尔曼滤波器和粒子滤波器的一些最新理论研究结果,在贝叶斯滤波理论的框架下讨论了这两类算法的关联和区别,以及各自在资料同化实践中的优势和不足。在此基础上,我们探讨了粒子滤波器应用于海洋模式资料同化的主要困难和目前可行的一些解决方法,展望了集合资料同化方法研究的新趋势,为集合资料同化方法的进一步发展和应用提供理论基础。     

渤海、黄海、东海AVHRR海表温度场的季节变化特征

海表温度场表征了海洋热力、动力过程和海洋与大气相互作用的综合结果.它不仅是研究海面水汽和热量交换的一个重要物理参数,也为海洋环流、水团、海洋锋、上升流和海水混合等海洋学课题的研究提供一种直观的指示量.20世纪60年代以来,我国海洋工作者在历次海上观测和台站资料的基础上,对渤海、黄海、东海表层温度的空间分布和变化进行了较为详细的分析研究[1～4],并绘制了系列的水温气候图集.这些研究成果对认识黄海、东海海域的平均海表温度场的分布、变化以及相关物理海洋现象的研究起到了重要的作用.     

国家气候中心全球海洋资料四维同化系统在热带太平洋的结果初步分析

介绍了国家气候中心(NCC)“全球海洋资料四维同化系统”(简称NCC-GODAS).该系统包含观测资料预处理系统、插值分析系统和所应用的动力模式.插值分析系统采用四维同化技术方案,在时间上设置一个4周的窗口,将此窗口之内的观测资料以一定的权重插入插值分析系统,在空间上采用三维变分方案.海洋动力模式为“九五”期间LASG研制的L30T63OGCM 1 0版本.文中考察了该系统从1982年到2003年3月在热带太平洋的部分同化分析结果,并与NCEP的再分析资料和EMC/NCEP的太平洋区域海洋资料同化系统的结果进行了对比分析.结果显示,该系统的同化结果(如SST,SSTA,Nino指数,次表层海温变化等)与NCEP的同期同化结果具有很好的一致性.同时,该系统得出的海洋同化资料气候场与海洋模式气候场相比,有显著的改进.表明该系统具有较好的同化能力,其同化结果可为海-气耦合模式进行季节和跨季节的气候预测业务提供可信的海洋初始场资料,同时还可以为相关研究提供海洋分析场.     

变分资料同化中不同的变分求解方法

在应用变分资料同化方法时面临着两方面的难题:一是背景场误差协方差矩阵的求逆问题;二是与背景场误差协方差矩阵相关的计算与存储问题。为了解决这两方面的问题,不同的求解方法便被提出来了。对主要的变分求解方法,包括增量法、运用空间滤波算子的变分分析法、预处理化法、物理空间统计分析法、谱统计插值法等进行了系统的回顾,对它们的优缺点进行了分析与讨论,并指出了变分资料同化中各种求解方法的适用条件。     

拉格朗日资料同化的研究进展

拉格朗日资料对了解海洋环流和大气环流的动力学过程起到很重要的作用,同化拉格朗日资料有很大的必要性.拉格朗日观测工具主要提供的是水团或空气微团的位置和速度等信息,因为拉格朗日资料提供的是移动框架的数据而不是欧拉格点上的模式变量,所以随着拉格朗日观测覆盖大部分海洋和全球海洋环流模式的实现,采用先进的同化方法充分利用这些资料来提高分析预报准确性势在必行.在同化方法不断的发展中最优插值、变分同化、卡尔曼滤波这几种方法都有很好的应用.     

集合数据同化方法的发展与应用概述

集合数据同化方法具有简洁概念化的公式和应用起来相对容易等优点,因此,它们获得了普及性的应用;近10年来集合数据同化方法已经得到了快速的发展。综述了包括集合卡尔曼滤波(EnKF,Ensemble Kalman Filter)、集合卡尔曼平滑(EnKS,Ensemble Kalman Smoother)、集合方均根滤波(EnSRF,Ensemble Square-Root Filter)和减秩卡尔曼滤波(SEEK,Singular Evolutive Extended Kalman Filter)等集合数据同化方法的研究进展状况。通过与其它数据同化方法的对比,总结出了这些方法的特点,探讨了我国在集合数据同化方法研究中存在的问题并展望了该方法的研究和应用前景。