海温数值预报资料同化试验：Ⅰ.客观分析的最优插值法试验

利用最优插值法发展了一个海温短期数据预报的资料同化系统，并进行了一些客观分析试验。这个同化系统具有下述几个特点：（１）由于海温的保守性，在对海个时次的船舶报ＳＳＴ资料进行同化时，加入了前后相差６ｈ的相邻资料作为同时资料，增加了资料密度，较好地解决了海洋资料相对稀疏引起的问题；（２）利用模式的一系列后报试验结果来估计模式预报误差的标准差，这比常用主观猜测的方法更加客观；（３）对观测资料进行检误的质量     

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。     

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。     

中国近海异常海温数值预报模式研究Ⅰ.模式的建立

本文从近海异常海温的定义和形成机制出发,在原有的海表温度数值预报模式的基础上,考虑了上层海洋对强天气强迫的动力响应和浅海效应,前者包括卷入和卷出、冷水抽吸和暖水辐聚,后者包括潮混合和浅海对短波吸收之影响,从而建立了一个以混合层的温、流、深度为变量的中国近海异常海温数值预报模式.     

福建近海区海温数值预报试验

将在黄海和东海区建立的有限区域异常海温动力数值预报模式应用于福建近海区海温预报,根据福建近海海区特征对模式作了必要的调整.举出两个试验个例,一个在夏季(3d预报),另一个在冬季(10d预报).在夏季的试验中,恰值台风过境,所计算的流场对台风有较好的响应.冬季,预报海温场与实际海温场的变化趋势基本一致,整个海区的绝对平均误差为0.6℃.海温的变化主要决定于夹卷与抽吸作用,这与海峡的地形特征有关.     

东海断面调查数据的最优插值同化试验

以World Ocean Atlas(WOA)气候态月平均资料作为数据同化的背景场,以断面调查数据作为数据同化的观测场,采用最优插值法,对WOA数据进行同化处理,得到分析场,并通过一维搜索方法获得最优相关距离尺度,对分析场进行优化。将调整得到的分析场作为现场观测数据的补充,然后对其网格化并绘制等值线图。两组试验结果表明,经过同化处理后绘制得到的等值线图既保留了区域的气候态特征,又体现了观测期间的特点,在一定程度上可以避免因数据空间分辨率不足所导致的插值结果异常,较单纯使用实测数据或将实测数据与WOA数据简单叠加得到的等值线分布更合理。最优相关距离尺度的大小依同化对象数据类型的不同而不同,一维搜索方法可以较便捷的获得最优相关距离尺度,提高数据同化的效果。     

变分伴随数据同化方法在断面海温数值计算中的应用研究

以二维断面海温分布模型为例,利用海温实际观测数据,将变分伴随方法应用于断面海温初始场的优化。讨论了变分伴随方法的基本思想,分别从模型方程的连续和离散形式出发推导伴随模型系统,并对这两种途径建立的伴随系统之间的相互关系进行了分析。数值试验的结果表明了变分伴随数据同化方法在海温数值计算和数值预报业务中的良好的应用前景。     

基于潮汐表数据同化的天文潮数值预报模型及其模拟预报效果

潮汐表是利用长期潮汐观测结果经调和分析实现的主要港湾潮汐预报结果,具有较高的预报精度,而通常的天文潮数值预报目前还难以达到潮汐表的预报精度.本研究在建立常规天文潮数值预报模型的基础上,建立了基于潮汐表数据同化的天文潮数值预报模型,并分别采用这2种模型预报福建沿岸海域的天文潮.其结果表明同化模型的预报结果无论是在潮时还是在潮高均明显优于常规模型;同化模型能显著地改善所研究的沿岸海域90个水位点中至少45个水位点的潮汐预报结果,而其他水位点的预报结果也有不同程度地改善.     

海温预报知识讲座——第三讲 海表温度长期数值预报

在海表温度长期数值预报中，可以Galerkin法为基础，从三维海洋动力热力学方程出发构造具有海洋自由面σ坐标下的距平方程组，使模式能够适应于西北太平洋复杂的海洋状况。另一方面，引用西北太平洋上层温盐观测数据，诊断计算预报模式必需的上     

遥感资料同化对海表温度预报的影响

本文将AMSR-E卫星微波遥感海表温资料运用到渤黄东海海表面温度短期数值预报模式当中.数值预报模式利用伴随方法实现了预报模式的初值场优化.微波遥感海表温资料与海表面温度短期数值预报模式有机结合后的试验结果表明:将预报结果和船舶报资料进行比对时,将遥感资料引入到数据同化的结果要明显优于仅同化船舶报资料的结果,且均方差大部...     

中国近海异常海温数值预报模式研究Ⅱ.因子分析和试预报

首先对近海异常海温模式的主要影响因子作了概量估计.在此基础上对形成异常高温和异常低温的有利天气系统、主要影响因子和形成时间尺度进行了比较,进而对试预报(后报)个例的选取、初值的形成、试预报结果及其检验进行了说明.最后对这一研究进行了总结和讨论.     

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。     

最优插值法在东海赤潮高发区赤潮生消过程数值模拟中的应用

将最优插值法与赤潮数值模型相结合,针对时空分辨率不统一的卫星遥感数据及海洋常规调查数据,进行了东海赤潮高发区海表温度场及海表营养盐浓度场的数据同化研究,并在此基础上进行了该海区春季赤潮过程的数值模拟研究。数据同化结果显示,最优插值数据同化方法不仅在一定程度上修正了海表温度场模拟结果的误差,尤其体现在对赤潮藻的生长影响较大的温度区段18—20℃等值线的南移,而且较为明显地优化了研究海域海表营养盐浓度场,使模拟结果更加接近观测值。对比赤潮过程数值模拟结果发现,在未加同化情况下,海区赤潮藻并未形成大规模赤潮,并且消散较快;而在加入同化后,研究海域交替出现了硅藻及甲藻的大范围赤潮,赤潮生消过程与现场调查数据分析结果较为一致。耦合了最优插值数据同化方法的赤潮数值模型,由于具有改进海洋环境背景场的优势,因此可以在赤潮预报预警工作中得到较好应用。     

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。     

SST短期数值预报

以海洋原始方程组为基础,用SST常规船舶资料形成初始场,以气象预报产品提供海表面的强迫场,建立了一个有限区域的SST短期(3～5d)动力数值二维预报模式,开创了第一代SST短期数值预报模式.利用此模式进行了试预报,预报效果良好,实现了表层海水温度数值预报业务化运行,实效为3d的预报精度均方误差达到1.0℃左右.     

最优插值方法在西北太平洋海温同化中的应用研究

本文开发出一套与三维温盐流数值模式POM相匹配的最优插值数值同化模块,具有将船舶报资料和Argo海温数据加入数值模拟的能力.利用该同化系统,本文对2001～2002年进行了数值模拟试验,通过模拟结果和未加入同化的模拟结果的对比表明,该同化系统能有效地改进三维海温模拟结果,使之更为接近于观测值.     

中国海及邻近海域卫星观测资料同化试验

利用1个基于POMgcs海洋模式和多重网格三维变分同化方法建立的中国海及邻近海域海面高与三维温盐流数值预报模型,通过一系列数值试验,研究了同化卫星测高和卫星遥感海面温度观测资料对该模型预报能力的影响。试验结果表明,同化卫星测高资料可明显改善海面高度与三维温度和盐度的分析预报效果,使1 200 m以上的温度预报误差减小0.16℃,并能有效提高对海洋中尺度现象的预报能力;同化卫星遥感海面温度对100 m以上的温度和盐度的预报效果有所改善,可使海面温度的预报误差减小10%。     

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.     

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。