基于伴随同化方法的Ekman模型垂向涡动黏性系数时间变化研究

为了得到一种有效的计算海水涡动黏性的途径,本文基于伴随同化方法,研究了Ekman模型中垂向涡动黏性系数(verticaleddyviscositycoefficient,VEVC)的时间变化。本文推导了时间变化VEVC的优化关系式,并利用理想实验对三个影响因素进行了探究,包括优化算法、初始猜测、观测深度,其主要结论是:(1)梯度下降法的优化效果优于共轭梯度法和有限记忆BFGS(limited-memoryBroyden–Fletcher–Goldfarb–Shanno)法;(2)初始猜测值与实际值接近时,收敛速度更快,反演误差更小;(3)反演结果对表层和次表层的流速更为敏感。本文从百慕大试验站锚泊系统(Bermuda Testbed Mooring, BTM)的数据中提取了Ekman流速,并反演了VEVC的时间变化,实际实验结果表明:(1)对于实测数据而言,仍是梯度下降法优化效果最好;(2)将VEVC设置为时间变化型的反演策略,反演效果优于常数型和深度变化型;(3)该地区VEVC在0.01m~2/s左右。该研究为Ekman流的数值模拟提供了一种确定VEVC时间变化的有效方法,对于其他动力机制的研究具有一定的参考价值。     

风暴潮数值模拟中风应力拖曳系数的伴随法反演研究

借助伴随同化方法,利用实测水位资料,对空间分布的风应力拖曳系数做了反演研究.假定风应力拖曳系数具有空间分布特征,即在模拟海区中均匀选取一些独立点,利用这些独立点的风应力拖曳系数线性插值得到全场的风应力拖曳系数.同化实验结果表明,采用空间分布的风应力拖曳系数得到的模拟结果,明显优于将风应力拖曳系数取为常数和依照经验公式计...     

海洋生态系统模型中参数空间变化的伴随法反演研究

以气候耦合模式FOAM(Fast Ocean-Atmosphere Model)的气候态为背景场,基于参数的空间分布,定量地研究通过伴随同化方法反演空间变化的参数的能力,探讨影响反演结果的主要因素。通过孪生数值实验同化浮游植物资料,发现在单独反演1个空间变化的参数时,两种给定的参数空间变化都可以被很好地反演出来,参数的平均相对误差在4%以内,说明通过伴随同化方法可以有效地反演出空间变化的参数;而当同时反演作为控制变量的五个参数时,各参数变化趋势的搭配对反演结果影响很大,只有当这种搭配与模型中影响浮游植物生物量变化的生态机制一致时,5个参数才能较准确地得到反演。同化含有10%随机误差的观测数据对反演结果的影响不大,进一步说明了利用伴随同化方法反演参数空间变化的有效性。     

海洋生态模型中的伴随同化方法

伴随同化方法（简称“伴随法”）在1995年被首次应用于海洋生态模型,此后,它在海洋生态模型的研究中得到了广泛的应用.在本文中,作者详细阐述了海洋生态模型中伴随法的结构和特点,具体介绍了伴随法在海洋生态模型应用中的研究进展;并且以渤、黄海NPZD生态数值模式为例,展示了伴随法的优越性.     

Ekman抽吸对南海海面升高变化的贡献

利用NECP海表风场资料和T/P卫星高度计资料,研究风场通过Ekman抽吸对南海海面升高变化的贡献。通过分析发现:对于南海200 m以深区域的平均海面升高的变化,Ekman抽吸在1月和2月份起到主要作用,其他月份和海面升高变化反号。在年际尺度上,Ekman抽吸的EOF第二模态对海面高度的第一模态具有紧密的联系。     

数据同化反演风应力拖曳系数以及垂向涡动黏性系数的分布

所作的孪生实验表明:通过利用变分优化控制技术将气象学和海洋学(表层和次表层)的观测资料同化到海洋的埃克曼层模型中,可将未知的边界条件(风应力拖曳系数)和垂向涡动黏性系数的分布同时反演出来.     

热带太平洋对风应力拖曳系数响应的敏感性试验

为了检验一个准全球的海洋环流模式中热带太平洋对风应力变化的响应,使用NCEP月平均再分析资料计算的强迫场强迫该模式进行控制试验,在(10.5°S～9.5°N,159.75°E～110.25°W)的区域增大或减小风应力拖曳系数进行敏感性试验,并把试验结果与同时段的SODA资料进行分析比较.该模式基本能模拟出海洋环流的基本气候态,但是对一些细节描述还不够准确.试验结果表明,风应力减小时可以改善模式对热带东太平洋冷舌的模拟,而对次表层温度和流场的刻画能力较弱.增大风应力则对次表层温度和流场的模拟有所改善.通过对模式中热量收支的分析可知,平流过程、扩散过程对热带太平洋海表温度的变化起到了重要的作用;海表面热交换可以促使海温距平向相反的方向发展.垂直输送对赤道中东太平洋表层的降温起重要作用,抑制了次表层的增暖,水平平流过程则促进了赤道太平洋次表层的增暖.     

南海的季节与年平均风应力

本文根据1982年中国近海及西北太平洋气候图集的风玫瑰资料计算南海各季与年平均风应力场。初步揭示了南海风应力的分布特征与其季节变化规律。     

风应力拖曳系数选取对风暴潮数值模拟的影响

在风暴潮的形成中风应力起决定性作用 ,风应力拖曳系数决定了大气与海洋间的动量传输率。观测结果表明 ,风应力拖曳系数随风速而变化 ,与海面粗糙度有关。文中采用几种与风速有关的风应力拖曳系数表达式进行数值模拟 ,与将其视为常数情况相比较 ,计算结果的精度均有较明显提高。对比各表达式模拟结果 ,采用 Smith(1980 )风应力拖曳系数公式的模拟效果为最好     

吕宋冷涡的季节变化特征及其与风应力的关系

利用AVISO提供的1993年1月至2007年5月的多卫星融合海面高度距平（SLA）数据,对研究区域（15°～20°N,113°～121°E）SLA的季节变化特征进行了分析．其结果表明：吕宋冷涡发生在冬、春季,且该冷涡的发生、发展与局地风应力具有较好的相关性;当SLA变化滞后于风应力1个月时,SLA与风应力的负相关系数达-0．78;且当出现西南风时,SLA为正值;而在东北季风期间,S／A为负值．对幽进行主成分分析得到的前2个模态反映了黝的季节变化特性,其中第一模态的贡献率为54．14％,表现为以18．5°N,119．5°E附近为中心的SLA同步涨落,对风应力的响应迟滞1个月,而且此模态与风应力模第一模态的空间分布十分相似;第二模态的贡献率则为14．54％,表现为季风作用下海面高度的Ekman调整．     

利用伴随同化方法估计渤海潮汐模式的底摩擦系数

利用伴随同化方法，根据岸边潮位站的水位观测资料反演渤海二维非线性潮汐模型的底摩擦系数。计算结果与潮位站观测资料符合良好。结果表明利用伴随同化方法从岸边潮位观测资料估计潮汐模式的底摩擦系数是可行的。     

杭州湾三维悬浮泥沙输运模型初始场的伴随法反演研究

在悬沙输运的数值模拟中,初始场的准确给定至关重要。目前诸多确定初始场的方案均存在一定的缺陷,初始场的准确性有待进一步提高。本文基于一个三维悬沙输运伴随同化模型,通过孪生实验和实际实验,对模型初始场进行了伴随法反演研究。在孪生实验中,首先验证了初始场的相对重要性;其次,探讨了初始场的反演结果对优化算法、初始猜测值、卫星遥感数据数量、同化时间窗口宽度和背景流场误差的敏感性;最后,比较了伴随法和插值法重构初始场的能力。孪生实验结果表明:最速下降法对初始场的优化反演效果要优于三种共轭梯度法和有限记忆BFGS法;初始场的反演效果对初始猜测值、卫星遥感数据数量和背景流场误差不敏感,而对同化窗口宽度较为敏感;与插值法相比,伴随法是重构模型初始场更有效的手段。实际实验中,在杭州湾海域同化典型的小潮时期和大潮时期的GOCI卫星遥感资料所得表层悬沙浓度数据,优化反演了初始场。实际实验结果表明:数据同化后,得到了更符合实际的最优初始场,表明伴随法是实现初始场优化反演的有效手段。该研究对进一步改进悬沙输运模型的初始化方案具有一定的参考价值,也对其他数值模型的初始化方案具有一定的借鉴价值。     

ASM1中污水水质参数与化学计量系数的估测

简要介绍了活性污泥1号模型中14个污水水质参数与5个化学计量系数的估测方法和典型取值。     

伴随同化方法在渤、黄海生态模式中的应用——生态参数的空间分布

将伴随同化方法用于渤、黄海NPZD三维浮游生态动力学模型的研究中,利用1998年～2006年的SeaWiFS叶绿素资料作为观测数据进行同化实验,优化难以确定的生态参数.文中对参数在整个计算区域取常数时进行了优化,同时尝试了一种新的参数化方案,即在海区中选取一些点作为独立参数点,其它点的参数由独立参数点的值经过线性插值得到,优化独立点的参数后得到所有计算格点的参数.针对这两种不同的参数化方案做了一系列对比实验,结果表明利用伴随同化方法反演空间分布的参数能有效地提高数值模拟的精度.     

南海潮汐的伴随同化数值模拟

把利用正交潮响应方法对 2 4 8个周期超过 6年的南中国海的TOPEX/Poseidon卫星高度计资料进行潮波分析提取的沿轨分潮调和常数同化到二维非线性潮汐数值模式中去 ,优化模型中的开边界条件和底摩擦系数 ,模拟了南海m1 和M2 分潮的潮汐。所用的同化方法是伴随同化。根据计算结果给出了m1 和M2 分潮的同潮图。计算结果与 5 9个验潮站资料的比较结果是 :m1 分潮的振幅和迟角的平均绝对误差分别是 4.8cm和 8.7°;M2 分潮的振幅和迟角的平均绝对误差分别是 4.3cm和 1 1 .0°,表明计算结果与验潮站资料符合良好。研究结果表明 ,利用伴随同化方法把TOPEX/Poseidon资料同化到潮汐数值模式中去对模式进行校正是有效的     

一种新的模式倾向误差估计算法及其在ENSO模拟中的应用

气候模式是我们理解、模拟和预报气候演变的重要工具。然而即使是目前最先进的耦合模式,其模拟和预报与大气/海洋的真实状态相比,仍存在较大偏差,这是由于在模式的倾向方程中不可避免地存在系统性的误差(倾向误差)。因此,减小模式倾向误差对改进模式的模拟和预报效果具有重要意义。该研究首先发展了一种新的计算模式倾向误差的估计算法——基于局地集合变换卡尔曼滤波器(local ensemble transform kalman filter, LETKF)同化技术的倾向误差估计算法。在此基础上,将新发展的算法应用到Zebiak-Cane (ZC)模式,通过同化海表面温度异常(sea surface temperature anomaly, SSTA)数据,估计随时空变化的倾向误差,并使用计算得到的倾向误差订正模式,进行积分模拟。结果表明: (1)倾向误差和ZC模式的模拟偏差具有高度相关性; (2)订正后的模式改善了对厄尔尼诺-南方涛动(El Niño-Southern Oscillation, ENSO)的一些重要特征的模拟。这说明新发展的模式倾向误差估计算法十分有效且在ENSO模拟中具有较好的应用价值,此外,这种新的模式倾向误差估计算法,计算高效简便,可便捷地应用于各模式中,利于推广。     

有限海域海水表温数值预报改进模式

以海洋上部混合层(UML)存在为基础,建立了考虑UML深度变化的二维层模式。探讨有限区域的短期海表温(SST)业务数值预报模式。预报方程有三:低频流(黑潮及其分支)的无幅散化余流方程组、动力预报方程和模式物理学方程。本模式用于3～5d的SST预报,同时也给出UML平均漂流的预报。指出在大风状况下的降温,UML深是一个重要的影响因子,并与UML为平底时情况进行了比较。