南海北部海洋四维变分同化试验研究

为了研究四维变分同化方法在南海北部海洋数值预报中的适用性,使用海洋区域模式(ROMS),建立了南海北部海洋资料四维变分同化系统,进行了温盐廓线和海面温度数据同化试验,初步对比分析了三种四维变分实现方法的同化效果。研究结果表明,四维变分同化方法具有较好的同化效果,其中,增量强约束方法(I4DVar)具有较好的稳定性,其稳定性高于4DPSAS和R4DVar。本文研究成果为建立南海业务化海洋四维变分同化及预报系统奠定技术基础。     

四维变分资料同化在风暴潮模拟中的平流作用分析

利用基于三维斜压非线性的普林斯顿海洋模型(POM)及其切向线性伴随模式的四维变分数据同化(4DVAR)系统对一个近岸风暴潮个例进行理想同化试验和模拟,着重分析了四维变分数据同化增水改善中的二维平流作用。试验结果表明,同化后的水位结果明显优于同化前的结果,而且同化对预报的影响主要在前5h,尤其是积分到3—4h时同化和无同化的结果差异最大,在5h后同化的影响变得非常小。从平流作用中分析得知,无论是只同化水位还是同化水位和海表流速,同化的结果都增大了沿岸和向岸的平流。与无同化结果相比,同化试验的增水改善主要是来自向岸平流的增大,但只同化水位时由于水位增大使向岸压力梯度减小从而阻碍了向岸流的进一步增大;而同时同化水位和海表流速时,由于流速也被改善,故增水改善更明显和合理。     

基于四维变分同化方法的南海中尺度涡后报实验

海洋中尺度涡在本质上是属于满足准地转平衡的大尺度运动,因此理论上,其在短时间内的运动将主要受到准地转平衡关系的约束,而外部强迫场的影响在短期内不会明显改变其运动特征。基于上述思想,我们提出了一种基于四维变分同化初始场的中尺度涡旋预报方案。为了检验该方案的可行性,本文使用区域海洋模式(regional ocean modeling system, ROMS)和其内建的增量强约束四维变分同化(incremental strong constraint four dimensional variational, I4D-Var)模块,建立了一个南海海洋同化模拟系统。首先,通过I4D-Var方法将AVISO卫星高度计资料同化到海洋数值模拟中,获得了理想的中尺度涡同化模拟结果。同化、模式模拟和观测三者的中尺度涡统计结果表明,该同化系统模拟的南海中尺度涡的路径、半径、海表高度异常和振幅等特征信息与AVISO(Archiving ValidationandInterpolationofSatelliteOceanographicData)观测结果高度吻合,同时在深度上的分析表明,涡旋对应的温度、盐度和密度均得到有效的调整。然后,将该同化系统的模拟结果做为初始场,对某一特定时段的南海中尺度涡进行了后报模拟和结果的定量化分析。通过比较后报模拟与观测资料中对应涡旋的海表面高度异常(sea surface height anomalies, SSHA)相关系数、涡心差距和半径绝对误差,证明该方案的中尺度涡后报时效至少可达10 d以上。后报实验结果验证了该中尺度涡预报方案的可行性,从而为中尺度涡的预报提供一定的理论基础和可行性方案。     

Kalman滤波风暴潮数值预报四维同化模式研究进展

本文首先介绍了Kalman滤波在风暴潮数值预报中的应用，特别介绍了近年来国际上发展的一些在实际中可行的次优化Kalman滤波算法。并通过一个稳态Kalman滤波风暴潮数值预报模式的实例表明，使用资料同化可以明显改进风暴潮后报结果；资料同化能够提供更为合理的预报初始场，对风暴潮的短期预报有较明显的改进。一旦没有资料同化到模式中去，预报结果很快接近确定性模式。     

应用在海洋研究中的四维同化方法

本文从海洋数值模式的初始场、边界条件和模式误差三方面分析了四维同化方法的必要性,阐述了四维同化技术的含义、三种主要方法及其数学过程,并简单总结了在海洋研究中的应用情况。     

基于ROMS模式的南海SST与SSH四维变分同化研究

卫星遥感观测获得了大量高分辨率的海面实时信息,包括海面温度（SST）和海面高度（SSH）等,同化进入数值模式可有效提升模拟精度。本文基于ROMS模式与四维变分同化方法（4DVAR）,使用AVHRR SST和AVISO SSH数据,开展了南海区域同化实验。为检验同化的效果,分别利用HYCOM再分析资料和Argo温盐实测数据分析了同化结果的海面高度、流场及温盐剖面的精度。对比结果表明,SST和SSH的同化能够改善ROMS的模拟结果:同化后海面高度场能够更为准确地捕捉海洋的中尺度特征,与HYCOM海面高度再分析资料相比,平均绝对偏差和均方根误差分别为0.054 m和0.066 m;与HYCOM 10 m层流场相比,东向与北向流速平均绝对偏差分别为0.12 m/s和0.11 m/s,相比未同化均提升约0.01 m/s;温盐同化结果与Argo温盐实测具有较高的一致性,温度和盐度平均绝对偏差为0.45℃、0.077,均方根误差为0.91℃、0.11,单个的温盐廓线对比说明,同化结果与HYCOM再分析资料精度相当。     

四维资料同化方法的特点分析和发展趋势

与反任意分布的观测值通过空间和时间插值分析到网格点的方法相比较，利用动力关系分析问题，其优势性十分明显，在一个能提供时间连续和动力耦合的模式预报方程中，有机地结合现在和过去的资料，即众所周知的四维资料同化。从目前经常应用的四维资料同化方法出发，详细分析了它们的特点和今后四维资料同化方法在预报模式中的应用前景。     

浅水潮波模式变分同化共轭码技术研究

以浅水潮波模式为例，详细讨论了共轭码技术的使用方法以及代码检验，并建立了海洋浅水模式的共轭模式。利用浅水潮波模式及其共轭模式进行了流速和水位的初始场优化试验。试验结果表明，初始场优化对于潮波系统数值模拟具有重要的作用，同时也说明利用共轭码技术可以有效地设计共轭模式，进行各种同化试验研究，显示了共轭码技术的诸多优点。     

台风Bogus资料的四维变分同化试验

给出人造台风(即Bogus)资料同化方案,并用于生成台风的初始结构,同时用9608号台风进行了测试,资料同化和预报均采用第5代中尺度模式系统(The Fifth-Generation NCAR/Penn State Mesoscale Model,简称MM5),结果发现该方案能产生成熟台风的许多结构特征,对9608号台风的预报也有明显改进.模式的初始场更适合于预报模式,能有效抑制积分初期的旋转加强(即Spinup)现象;强度预报和路径预报都得到改善,Bogus资料同化方案的各时次路径预报误差均比Bogus资料直接嵌入方案的误差要小.     

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.     

上海邻近海域风暴潮数据同化与特征分析

风暴潮是一种复杂的对众多因素敏感又备受关注的海洋现象。本文基于协方差局地化的集合卡尔曼滤波方法（EnKF）,选择201810号台风“安比”登陆上海的风暴潮过程,首次将海洋站和FVCOM数值模拟的不同来源、不同误差信息、不同时空分辨率的风暴潮进行数据同化融合,获得了逐72 h的上海海域风暴潮的最优解,进行了同化结果评估验证,并给出了集合样本数和Schur半径设置范围。结果表明,实测计算和数值模拟的风暴增减水之间均方根误差为0.20 m,实测和同化计算的风暴增减水之间均方根误差为0.07 m,准确度提高了65%;独立观测和同化计算的风暴增减水均方根误差为0.09 m,集合离散度与均方根误差比值为0.90,同化效果较好且可信;同化后的风暴增减水能够较好地刻画双峰增水、台风眼增水、增水锋面等特征,对于风暴潮研究、数值模拟结果订正、海洋防灾减灾等有重要意义。     

Correcting the errors in the initial conditions and wind stress in storm surge simulation using an adjoint optimal technique

An adjoint data assimilation methodology is applied to the Princeton Ocean Model and is evaluated by obtaining “optimal” initial conditions, sea surface forcing conditions, or both for coastal storm surge modelling. By prescribing different error sources and setting the corresponding control variables, we performed several sets of identical twin experiments by assimilating model-generated water levels. The experiment results show that, when the forecasting errors are caused by the initial (or surface boundary) conditions, adjusting initial (or surface boundary) conditions accordingly can significantly improve the storm surge simulation. However, when the forecasting errors are caused by surface boundary (or initial) conditions, data assimilation targeting improving the initial (or surface boundary) conditions is ineffective. When the forecasting errors are caused by both the initial and surface boundary conditions, adjusting both the initial and surface boundary conditions leads to the best results. In practice, we do not know whether the errors are caused by initial conditions or surface boundary conditions, therefore it is better to adjust both initial and surface boundary conditions in adjoint data assimilation.     

Study and application of an improved four-dimensional variational assimilation system based on the physical-space statistical analysis for the South China Sea

The four-dimensional variational assimilation (4D-Var) has been widely used in meteorological and oceanographic data assimilation. This method is usually implemented in the model space, known as primal approach (P4D-Var). Alternatively, physical space analysis system (4D-PSAS) is proposed to reduce the computation cost, in which the 4D-Var problem is solved in physical space (i.e., observation space). In this study, the conjugate gradient (CG) algorithm, implemented in the 4D-PSAS system is evaluated and it is found that the non-monotonic change of the gradient norm of 4D-PSAS cost function causes artificial oscillations of cost function in the iteration process. The reason of non-monotonic variation of gradient norm in 4D-PSAS is then analyzed. In order to overcome the non-monotonic variation of gradient norm, a new algorithm, Minimum Residual (MINRES) algorithm, is implemented in the process of assimilation iteration in this study. Our experimental results show that the improved 4D-PSAS with the MINRES algorithm guarantees the monotonic reduction of gradient norm of cost function, greatly improves the convergence properties of 4D-PSAS as well, and significantly restrains the numerical noises associated with the traditional 4D-PSAS system.     

基于ROMS和4DVAR的沿轨与网格化SSH数据同化效果评价

Remote sensing products are significant in the data assimilation of an ocean model. Considering the resolution and space coverage of different remote sensing data, two types of sea surface height(SSH) product are employed in the assimilation, including the gridded products from AVISO and the original along-track observations used in the generation. To explore their impact on the assimilation results, an experiment focus on the South China Sea(SCS) is conducted based on the Regional Ocean Modeling System(ROMS) and the four-dimensional variational data assimilation(4 DVAR) technology. The comparison with EN4 data set and Argo profile indicates that, the along-track SSH assimilation result presents to be more accurate than the gridded SSH assimilation, because some noises may have been introduced in the merging process. Moreover, the mesoscale eddy detection capability of the assimilation results is analyzed by a vector geometry–based algorithm. It is verified that, the assimilation of the gridded SSH shows superiority in describing the eddy's characteristics, since the complete structure of the ocean surface has been reconstructed by the original data merging.     

地形和层结变化对内潮生成影响的数值模拟研究

基于ROMS(Regional Ocean Modeling System)模式,设计了9组理想数值实验,研究了内潮的产生对地形和背景层结环境的敏感性。结果表明:高斯海脊两侧地形梯度较大的超临界坡面处是内潮的主要源区;地形和层结环境的变化对内潮生成有很大影响;如地形和层结保持不变,不同的网格水平分辨率和垂向层数条件下估算的内潮转换率存在差别;地形和跃层的相对空间关系对内潮生成及其引起的水体混合强度存在影响。高分辨率的地形和合适的背景层结是内潮模拟的关键。该结论对于内潮形成的数值模拟研究有一定参考价值。     

珠江口地区台风风暴潮的数值模拟试验

本文选取了3个珠江口对造成严重风暴潮灾害的南海西北向路径的台风作为个例,利用国家海洋环境预报中心建立的业务化的台风风暴潮模式进行风暴潮后报检验.将结果与珠江口地区三个验潮站实际观测资料进行对比发现:模式的后报效果比较理想,对业务预报中最为关心的最大风暴增水值模拟较好,说明该模式对模拟这类型路径台风引起的风暴增水有较好的预报适用性.并且进一步发现:强度越大的台风,增水峰值模拟效果越好;该地区各验潮站的最大增水通常发生在台风中心距离验潮站最短的几个小时内.     

胶州湾高分辨率三维风暴潮漫滩数值模拟

基于海表气压项改进的FVCOM(Finite-Volume Coastal Ocean Model)海洋模式,研发胶州湾高分辨率三维风暴潮漫滩数值模式(JS-FVCOM).利用 JS-FVCOM 模式通过对天文潮、台风强度和径流3要素的不同组合,共设计了5个试验,分别进行风暴潮漫滩模拟实验.分析各试验结果得到如下结论:(1)随着台风最大风速的增加,风暴潮增水迅速增加,当综合水位超过防潮堤高程后增水速度明显减慢.海水淹没范围和淹没深度受综合水位超防潮堤高程时间影响明显.(2)在入海河流的河口区,当洪水位与高潮位相遇时,由于高潮位的顶托作用,洪水下泄不畅,造成综合水位上升明显,极易发生海水漫溢现象.JS-FVCOM 的模拟结果清楚地再现了海水漫堤的淹没过程,可为紧急情况下的人员疏散提供科学的基础数据.     

基于波-流耦合模型的珠江口悬浮泥沙数值模拟

为研究珠江口悬浮泥沙输运动力机制,本文发展了一套三维波、流、泥沙耦合数值模型。模型结果与观测数据吻合较好,统计显示模型获得良好的评分分值。利用数值模拟研究了不同强迫（径流,波浪和风）对珠江口中悬浮泥沙的影响。模型结果表明,河口重力环流对珠江口最大浑浊带的发展起着重要作用,特别是在小潮期间。另外,径流的增加可导致泥沙向海输运。底部的悬浮泥沙浓度随着波浪底部轨迹速度和波高的增大而增加。由于西滩水深较浅,波浪对西滩悬浮泥沙的影响大于东槽。西南风引起的波浪对悬沙的影响大于东北风引起的波浪的影响,而东北风致流对悬沙的影响略大于对西南风致流的影响。在其他条件相同情况下,稳定的西南风比稳定的东北风更有利于伶仃洋悬浮泥沙浓度的增加;在稳定的西南风下,伶仃洋平均悬浮泥沙浓度约为稳定东北风下的1.1倍。     

浙江沿岸春季上升流的数值研究

采用三维斜压非线性数值模式ROMS(Regional Ocean Modeling System),在浙江沿岸特殊地形的基础上综合考虑风场、台湾暖流、潮流以及长江径流等可变因子,对春季浙江沿岸上升流进行了数值研究。研究结果表明,浙江沿岸春季存在上升流,且上升流以带状分布在浙江近岸海域,在渔山列岛附近(28.40°N,122.00°E)以及舟山群岛附近(30.70°N,122.60°~123.00°E)存在2个上升流中心。风、台湾暖流和潮动力是影响浙江沿岸春季上升流的重要因子,其中风和台湾暖流对浙江沿岸整条上升流带均有影响;潮动力仅对28.60°N 纬度线以北至舟山群岛附近的上升流以及2个上升流中心的强度存在影响;长江径流对2个上升流中心、舟山群岛及长江口附近的上升流有一定影响。通过对浙江沿岸海域流场的分析可以发现,舟山群岛附近底层各等深线上水体向岸运动的速度比周围海域的大,跨越底层各等深线向上涌升的趋势更明显,间接反映了舟山群岛附近的上升流强度相对较强。对于舟山群岛附近的上升流而言,30 m深度以浅的海域,科氏力、水平平流作用与垂直粘性力是上升流形成的主要动力, 30 m深度以深的海域,上升流形成的主要动力为科氏力与压强梯度力,此时水平平流作用和垂直粘性力对上升流的影响较弱。