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基于ROMS模式的南海SST与SSH四维变分同化研究 总被引：1，自引：0，他引：1
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。 相似文献
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海洋状态场的历史变化过程对其分布状态有重要影响。在观测资料稀疏的情况下，合理利用历史观测资料能够为海洋数据同化提供大量有效信息。然而在目前的顺序资料同化过程中，往往只同化当前时刻的观测数据，没有考虑到历史观测资料对当前状态的约束。四维变分虽然可以体现变量在时间维度的演变过程，但引入伴随方程会增加计算代价。本文基于集合最优平滑同化算法（Ensemble Optimal Smoothing,EnOS）探讨了一种在数据同化中加入历史观测资料的简易可行方案，其能够根据历史观测数据估计当前状态，并进行单点同化实验和区域同化实验来验证该方案的有效性。实验结果表明，将历史观测资料引入到同化过程中可以把控时间演变趋势，减小分析数据与真实值之间的偏差，更有效地消除数值模式误差，提高同化质量。 相似文献
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在海雾的短时临近预报中,初始场的水汽凝结状态扮演着重要角色。为了改进初始场的云水含量,本文提出直接同化雾体云水信息的思路。针对2011年5月一次大范围的黄海海雾,借助EnKF (Ensemble Kalman Filter)方法,尝试进行了极轨卫星反演云水路径数据的同化试验。结果表明:(1)通过利用EnKF将云水混合比增加到背景场和分析场的控制变量中,构建云水观测数据与背景场之间的关系,实现云水路径数据的直接同化是可行的;(2)同化云水路径可显著改善海面气温与湿度状态,大幅提高海雾预报效果;(3)EnKF能够基于集合体动态统计流依赖的背景误差协方差是其取得良好同化效果的主要原因。值得指出的是,受集合样本误差的影响,需要特别关注云水含量与风之间的相关关系。 相似文献
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集合卡尔曼滤波(Ensemble Kalman filter, EnKF)是一种国内外广泛使用的海洋资料同化方案, 用集合成员的状态集合表征模式的背景误差协方差, 结合观测误差协方差, 计算卡尔曼增益矩阵, 有效地将观测信息添加到模式初始场中。由于季节、年际预测很大程度上受到初始场的影响, 因此资料同化可以提高模式的预测性能。本文在NUIST-CFS1.0预测系统逐日SST nudging的初始化方案上, 利用EnKF在每个月末将全场(full field)海表温度(sea surface temperature, SST)、温盐廓线(in-situ temperature and salinity profiles, T-S profiles)以及卫星观测海平面高度异常(sea level anomalies, SLA)观测资料同化到模式初始场中, 对比分析了无海洋资料同化以及加入同化后初始场的区别、加入海洋资料同化后模式提前1~24个月预测性能的差异以及对于厄尔尼诺-南方涛动(El Niño-southern oscillation, ENSO)预测技巧的影响。结果表明, 加入海洋资料同化能有效地改进初始场, 并且呈现随深度增加初始场改进越显著的特征。加入同化后, 对全球SST、次表层海水温度的平均预测技巧均有一定的提高, 也表现出随深度增加预测技巧改进越明显的特征。但加入海洋资料同化后, 模式对ENSO的预测技巧有所下降, 可能是由于模式误差的存在, 使得同化后的预测初始场从接近观测的状态又逐渐恢复到与模式动力相匹配的状态, 加剧了赤道太平洋冷舌偏西、中东部偏暖的气候平均态漂移。 相似文献
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根据预报值具有最小方差这一要求,详细推导了融合法在观测数据为一维、多维和维数不同的情况下的具体同化表达形式,同时还给出了不同情况下与同化表达式相对应的预报误差公式.利用这些公式,可以用融合法处理常见的海洋观测数据的同化问题.在陆架海模式HAMSOM基础上,以4月份的渤海海表温度为例,我们验证了同化公式的正确性,并给出了同化后较好的同化结果。最后将融合法的同化结果与卡尔曼滤波同化结果进行了对比.比较表明,融合法使用起来更简单,且能有效地处理常见的海洋观测数据. 相似文献
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静态集合样本的构造及其在全球海浪滤波同化中的应用 总被引：4，自引：2，他引：2
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。 相似文献
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EnKF和SIR-PF在贝叶斯滤波框架下的比较和结合 总被引：3，自引：0，他引：3
贝叶斯估计理论为非线性、非高斯系统的数据同化提供了一个统一的框架。在本文中,我们利用著名的洛伦茨吸引子(Lorenz'63)模式对两种基于贝叶斯滤波理论的数据同化方法——集合卡尔曼滤波器(EnKF)和重取样粒子滤波器(SIR-PF)——进行了较为全面的比较。比较的结果揭示了两种方法的优缺点:即当集合成员数目较多时,SIR-PF的同化效果优于EnKF;反之,则EnKF的表现较好。进一步地,我们使用统计方法分析了两者表现的差异和原因。最近提出的一种集合卡尔曼粒子滤波器(EnKPF)通过使用一个可控的参数整合EnKF和SIR-PF的分析格式,可以结合两者的优点。本文在充分比较两种方法的前提下,重新阐释并改进了原有的EnKPF算法,使之适用于非线性的观测算子。通过使用相同的洛伦茨模式实验,我们揭示了EnKPF实质上提供了关于EnKF和SIR-PF的连续插值,使得后两者可以视为其特殊情况。并且,在集合成员数目有限的前提下,EnKPF可以在一定程度上避免滤波退化的发生,取得优于EnKF和SIR-PF的同化效果。 相似文献
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《海洋湖沼通报》2020,(4)
利用原国家海洋局北海分局浮标所测有效波高数据对Jason-2卫星高度计所测有效波高数据进行验证,采用50km空间窗和0.5h时间窗,得到219个时空配准点。对配准结果进行统计分析表明,Jason-2卫星高度计测得有效波高与浮标测量结果存在-0.277m的偏差,均方根误差为0.372m。利用最小二乘回归(OLR)对Jason-2有效波高数据进行校正可使其均方根误差下降至0.247m,减少34.5%。基于第三代海浪模式WAVEWATCH III对Jason-2有效波高数据进行最优插值同化试验,其中背景误差相关函数取为指数形式,相关距离尺度选为500km。与浮标观测数据比较表明,同化后模式有效波高均方根误差比未同化时减少11.56%,,能够有效地改善模式精度。以此为初始场进行为期3d的数值预报实验。与未同化实验相比,卫星高度计有效波高数据同化对模式0～72 h预报有不同程度的改善,改善程度随预报时间的增加而降低。 相似文献
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Asynchronous data assimilation with the EnKF 总被引：3，自引：0，他引：3
This study revisits the problem of assimilation of asynchronous observations, or four-dimensional data assimilation, with the ensemble Kalman filter (EnKF). We show that for a system with perfect model and linear dynamics the ensemble Kalman smoother (EnKS) provides a simple and efficient solution for the problem: one just needs to use the ensemble observations (that is, the forecast observations for each ensemble member) from the time of observation during the update, for each assimilated observation. This recipe can be used for assimilating both past and future data; in the context of assimilating generic asynchronous observations we refer to it as the asynchronous EnKF. The asynchronous EnKF is essentially equivalent to the four-dimensional variational data assimilation (4D-Var). It requires only one forward integration of the system to obtain and store the data necessary for the analysis, and therefore is feasible for large-scale applications. Unlike 4D-Var, the asynchronous EnKF requires no tangent linear or adjoint model. 相似文献
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粒子滤波器(PF)是一种非常具有应用前景的非线性资料同化方法。但由于其算法本身存在的粒子退化问题,目前尚未被广泛地应用于大型地球物理模式。目前主流的集合同化系统仍然倾向于使用集合卡尔曼滤波器(EnKF)及其衍生方法。一种新近被提出的局地化粒子滤波器(LPF)在经典的粒子滤波器算法中引入局地化技术,可以使用较小的计算成本有效地避免退化问题,具有非常大的业务应用潜力。本文在全耦合的通用地球系统模式中开展了LPF和EnKF的同化实验,同化资料为模拟的卫星海表温度资料。着重考察了不同局地化参数对两种方法的不同影响,对比了局地化粒子滤波器与集合卡尔曼滤波器的同化效果差异。比较的结果表明,LPF的同化效果对于局地化参数的选择非常敏感,在使用最优局地化参数的条件下,LPF能达到与EnKF相当甚至优于后者的同化效果,并具有较大的改进空间。 相似文献
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A comparison between 3DVAR and EnOI techniques for satellite altimetry data assimilation 总被引：3，自引：0，他引：3
Two conceptually different assimilation schemes, three dimensional variational (3DVAR) assimilation and Ensemble Optimum Interpolation (EnOI) are compared in the context of satellite altimetric data assimilation. Similarities and differences of the two schemes are briefly discussed and their impacts on the model simulation are investigated.With a tropical Pacific ocean model, two assimilation experiments of sea level anomaly (SLA) data from TOPEX/Poseidon are performed for 5 years from 1997 to 2001. Annual mean states of temperature and salinity fields are compared with analysis data and some independent observations. It is found that EnOI generally produces moderate improvements on both temperature and salinity fields, while changes induced by 3DVAR assimilation are strong and vary remarkably in different areas. For instance, 3DVAR tends to excessively modify the temperature field along the thermocline depth and even deteriorate the simulation, but it is more effective than EnOI below the thermocline depth. However, for the salinity field 3DVAR outperforms EnOI nearly for almost the whole layer. As the difference relative to the WOA01 analysis is compared, it is apparently reduced to below 0.3 psu in most areas in the 3DVAR experiment. On the other hand, the pattern of difference in the EnOI experiment resembles that of the simulation and the magnitude is only diminished to some extent. One advantage of EnOI is that it yields more consistent improvements even in areas where there are large model errors. It is more reliable than 3DVAR in such a sense. It is also revealed that the T–S relation plays a very important role in altimetric data assimilation. Further, the distinct performance of the two schemes can be partly accounted for by their inherent assumptions and settings. 相似文献
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双多普勒雷达资料同化在飓风“艾克”预报中的应用研究 总被引：3，自引：1，他引：2
本文采用美国国家大气研究中心（NCAR）开发的中尺度数值模式WRFV3.7及其三维变分同化系统WRF-3DVAR对2008年飓风“艾克”进行了数值模拟研究。利用多普勒天气雷达观测资料具有高时空分辨率的优点,将美国两部多普勒天气雷达资料进行速度退模糊等必要质量控制后同化进中尺度数值模式,考察雷达资料同化对飓风“艾克”预报的改进程度。试验结果表明:将雷达资料用于对流尺度分辨率下飓风初始化需要对变分同化系统中特征尺度化因子进行优化调整,使观测资料能够以较为合理的方式调整模式初始场并进而改进预报;雷达径向风同化可以有效调整模式初始场中的飓风动力和热力结构,而经过尺度化因子调整后的雷达径向风同化则在飓风观测中心位置产生较为合理的气旋性风场增量,提供更为确切的中小尺度信息,使模式初始场更加接近观测并进而改进对飓风路径和强度的预报。 相似文献
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The impact of mean dynamic topography on a sea-level anomaly assimilation in the South China Sea based on an eddy-resolving model 总被引：1，自引：0，他引：1
The sea-level anomaly (SLA) from a satellite altimeter has a high accuracy and can be used to improve ocean state estimation by assimilation techniques. However, the lack of an accurate mean dynamic topography (MDT) is still a bothersome issue in an ocean data assimilation. The previous studies showed that the errors in MDT have significant impacts on assimilation results, especially on the time-mean components of ocean states and on the time variant parts of states via nonlinear ocean dynamics. The temporal-spatial differences of three MDTs and their impacts on the SLA analysis are focused on in the South China Sea (SCS). The theoretical analysis shows that even for linear models, the errors in MDT have impacts on the SLA analysis using a sequential data assimilation scheme. Assimilation experiments, based on EnOI scheme and HYCOM, with three MDTs from July 2003 to June 2004 also show that the SLA assimilation is very sensitive to the choice of different MDTs in the SCS with obvious differences between the experimental results and observations in the centre of the SCS and in the vicinity of the Philippine Islands. A new MDT for assimilation of SLA data in the SCS was proposed. The results from the assimilation experiment with this new MDT show a marked reduction (increase) in the RMSEs (correlation coefficient) between the experimental and observed SLA. Furthermore, the subsurface temperature field is also improved with this new MDT in the SCS. 相似文献
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Assimilation of sea surface temperature in the Northwest Pacific Ocean and its marginal seas using the ensemble Kalman filter 总被引：2，自引：0，他引：2
Gwang-Ho Seo Byoung-Ju Choi Yang-Ki Cho Young Ho Kim Sangil Kim 《Ocean Science Journal》2010,45(4):225-242
Satellite-borne sea surface temperature (SST) data were assimilated with the ensemble Kalman filter (EnKF) in a Northwest Pacific Ocean circulation model to examine the effect of data assimilation. The model domain included the northwestern part of the Pacific Ocean and its marginal seas, such as the Yellow Sea and East/Japan Sea. The performance of the data assimilation was evaluated by comparing the simulated ocean state with that observed. Spatially averaged root-mean-squared errors in the SST and sea surface height (SSH) decreased by 0.44 °C and 4 cm, respectively, by the assimilation. The results of the numerical experiments substantiated the effectiveness of the SST assimilation via the EnKF for all marginal seas, as well as the Kuroshio region. The benefit of the data assimilation depended on the characteristics of each marginal sea. The variation of the SST in the East/Japan Sea and the Kuroshio extension (KE) region were improved 34% and those in the Yellow Sea 12.5%. The variation of the SSH was improved approximately 36% in the KE region. This large improvement was achieved in the deep-water regions because assimilation of SST data corrected the separation point of the western boundary currents, such as the Kuroshio and the East Korea Warm Current, and the associated horizontal surface currents. The SST assimilation via the EnKF also improved the subsurface temperature profiles. The effectiveness of SST assimilation was seasonally dependent, with the improvement being relatively larger in winter than in summer, which was related to the seasonal variation of the vertical mixing and stratification in the ocean surface layer. 相似文献
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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 总被引：1，自引：1，他引：0
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。 相似文献