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1.
本文系统地评估了国家海洋环境预报中心于我国第七次北极科学考察期间开展的北极海冰密集度数值预报结果。该预报系统基于麻省理工大学通用环流模式，并采用牛顿松弛逼近（Nudging）资料同化方法，计算输出未来1~5 d的北极海冰密集度预报产品。本文将数值预报结果同卫星观测的海冰密集度、再分析资料和"雪龙"号第七次北极考察期间观测的海冰密集度数据进行了对比分析。结果表明，预报的北极海冰密集度小于卫星观测值，24 h、72 h和120 h预报结果的偏差分别为-2.7%、-3.1%和-3.2%；数值产品的预报技巧好于气候态结果和惯性预报，但是在海冰出现快速融化或冻结时，基于Nudging同化的数值预报技巧仍有不足。另外，相比船测数据，数值预报结果在海冰边缘区的偏差相对较大，24 h、72 h和120 h预报结果的偏差分别为8.8%、12.0%和14.5%。 相似文献
2.
《中国海洋大学学报(自然科学版)》2021,(7)
基于全球海洋模式OGCTM(Ocean General Circulation and Tide Model),利用19年(1992—2011年)的卫星高度计资料调和分析得到全球分潮调和常数回报逐时正压潮水位;采用Nudging(牛顿松弛逼近)方法进行潮汐同化,针对Nudging松弛项的差分方案以及松弛系数进行了数值试验研究。一系列试验结果表明,不论采用显式还是隐式Nudging松弛方案,模式结果的偏差会随着松弛系数的增加先减小后增大,松弛系数最优值为1×10~(-5);当松弛系数太大时,会造成模式的溢出。Nudging松弛项采用隐式差分方案可以显著提高松弛系数的阈值;松弛系数在适当的取值范围内时,加入Nudging松弛项的数值试验描述的潮汐特征要明显优于未加Nudging松弛项的数值试验描述的潮汐特征;在最优Nudging松弛方案下,Nudging松弛方法对全日分潮的振幅模拟准确度可提高50%,对半日分潮的振幅模拟准确度可提高56%。试验结果也表明了Nudging方法作为一种简单的同化方法的可行性和有效性。 相似文献
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4.
对地球系统模式FIO-ESM同化实验中北极海冰模拟的评估 总被引：3，自引：0，他引：3
本文评估了地球系统模式FIO-ESM(First Institute of Oceanography-Earth System Model)基于集合调整Kalman滤波同化实验对1992-2013年北极海冰的模拟能力。结果显示:尽管同化资料只包括了全球海表温度和全球海面高度异常两类数据,而并没有对海冰进行同化,但实验结果能很好地模拟出与观测相符的北极海冰基本态和长期变化趋势,卫星观测和FIO-ESM同化实验所得的北极海冰覆盖范围在1992-2013年间的线性变化趋势分别为-7.06×105和-6.44×105 km2/(10a),同化所得的逐月海冰覆盖范围异常和卫星观测之间的相关系数为0.78。与FIO-ESM参加CMIP5(Coupled Model Intercomparison Project Phase 5)实验结果相比,该同化结果所模拟的北极海冰覆盖范围的长期变化趋势和海冰密集度的空间变化趋势均与卫星观测更加吻合,这说明该同化可为利用FIO-ESM开展北极短期气候预测提供较好的预测初始场。 相似文献
5.
《海洋预报》2018,(6)
评估了我国自主研发的海洋二号卫星(HY-2)海冰密集度产品在北极地区的适用性。与8种国际同类产品相比,HY-2产品的分辨率为25 km,属于低分辨率产品。HY-2产品2012年夏季的空间分布特征和其他产品差别不大,但在低密集度冰区和边缘区域的差异可达0.15～0.25。HY-2产品可以反映2012年7—10月海冰面积先减小后增大的规律,但最小海冰范围的出现时间比其他产品偏早,且平均值偏小。利用北极海冰数值预报系统进行的同化试验显示,HY-2产品可以有效改善海冰密集度的模拟结果,将平均偏差从控制试验的0.18～0.24减小为同化试验的0.05～0.08,改善效果和国际认可和常用的AMSR2/ASI产品相当。 相似文献
6.
基于第三代海浪模式WaveWatch III,采用集合最优插值(EnOI)方法对北印度洋海浪进行同化数值实验研究。在集合样本选取方案上,针对不同的实验分别选取有效波高(SWH)的历史后报场(样本A)、24h变化(样本B)以及以同一时刻72h预报时效和24h预报时效的差异(样本C)用于估计背景误差协方差。样本A和样本B是为海浪模拟而设计,样本C是为海浪预报而设计;通过与由高度计数据确定的模式背景误差进行比较,认为样本B优于样本A。采用样本B对2011年北印度洋海浪场进行同化模拟,结果表明2011-03-11相对误差改进都在5%及以上,其中7月份改进效果最佳。采用样本C对2013-07的有效波高进行0~72h预报,发现同化使0~24h预报改进最明显:均方根误差改进0.12m,相对误差改进5%。浮标检验结果支持上述结论。 相似文献
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误差订正对2018年夏季次季节尺度海冰预测的作用 总被引：1，自引：1，他引：0
北极海冰次季节尺度预测在针对破冰船和商船的实际服务中十分重要，但常常受制于气候模拟的模拟能力。本研究提出了一种误差订正方法并分别应用到两个气候模式：海洋一所地球系统模式（FIOESM）和美国国家环境预报中心（NCEP）的气候预报系统（CFS），来改善北极海冰60天尺度的预测。本研究的预测工作是中国第9次北极科学考察和2018年夏季中远集团北极商业航行的业务化海冰服务保障的重要部分。模式起报时间分别是2018年7月1日、8月1日和9月1日，预报时效均是60天。结果显示，FIOESM整体上低估了海冰密集度的数值，平均偏差可达30%。误差订正对海冰密集度（SIC）的均方根偏差（RMSE）的改进比例可达27%，对海冰外缘线（SIE）的整体偏差（IIEE）的改进比例为10%。而对于CFS，SIE在边缘区域的过高估计是其主要特点。误差订正导致了SIC的RMSE改进了7%，而对SIE的IIEE改进了17%。在海冰范围预测方面，FIOESM预测的最小范围数值和时间点都和观测接近，而CFS的预测结果偏差较大。另外和其他S2S模式的结果比较发现，本研究提出的误差订正方法对存在较大偏差的预测结果改进更为有效。 相似文献
8.
HY-2卫星高度计波高资料在集合最优插值同化中的应用研究——以台风“Lipee”为例 总被引：2，自引：2，他引：0
基于海浪模式SWAN（Simulating Waves Nearshore）,以台风“Lipee”为例,开展了集合最优插值（EnOI）同化HY-2卫星高度计有效波高（SWH）资料的台风浪数值预报影响研究。结果表明,利用HY-2卫星高度计波高资料结合EnOI方法进行同化,可有效改善海浪初始场质量,同化对绝对误差的改进可达15%,均方根误差改进14%。同化对预报误差、均方根误差都有一定程度的改进,其中在0~24 h预报时效内的改进最为明显,绝对误差可改进12%,均方根误差改进13%。研究结果不仅可为海洋预报、同化提供参考,而且可为进一步加强HY-2卫星高度计资料的应用提供技术支持。 相似文献
9.
基于不同背景场条件的雷达资料同化在登陆台风“桑美”中的应用研究 总被引：1，自引：1，他引：0
本文针对2006年登陆我国的超强台风“桑美”,分别采用美国国家环境预报中心的全球预报系统(Global Forecasting System, GFS)再分析资料和日本气象厅(Japan Meteorological Agency, JMA)区域客观再分析资料作为背景场,利用中尺度数值模式WRF(Weather Research and Forecasting Model)及其三维变分同化系统进行多普勒雷达资料同化和数值模拟试验,考察不同的背景场条件下雷达资料同化对台风初始场、内部结构及其随后确定性预报的影响。结果表明:GFS试验和JMA试验在同化了雷达资料之后分析出的台风700 hPa风场和500 hPa高度场相比其初始场均有所增强,JMA试验在3 h同化窗内的均方根误差和最小海平面气压的改进效果均比GFS试验显著,同时对台风动力和热力结构的改进效果也优于GFS试验;JMA试验对台风降水、路径、强度的预报均优于GFS试验,且能预报出台风前沿的降水,更加接近观测实况。 相似文献
10.
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。 相似文献
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北极海冰密集度预报对大气强迫敏感性的个例研究 总被引：3，自引：0，他引：3
YANG Qinghu LIU Jiping ZHANG Zhanhai SUI Cuijuan XING Jianyong LI Ming LI Chunhu ZHAO Jiechen ZHANG Lin 《海洋学报(英文版)》2014,33(12):15-23
A regional Arctic configuration of the Massachusetts Institute of Technology general circulation model （MIT-gcm） is used as the coupled ice-ocean model for forecasting sea ice conditions in the Arctic Ocean at the Na-tional Marine Environmental Forecasting Center of China （NMEFC）, and the numerical weather prediction from the National Center for Environmental Prediction Global Forecast System （NCEP GFS） is used as the atmospheric forcing. To improve the sea ice forecasting, a recently developed Polar Weather Research and Forecasting model （Polar WRF） model prediction is also tested as the atmospheric forcing. Their forecasting performances are evaluated with two different satellite-derived sea ice concentration products as initializa-tions： （1） the Special Sensor Microwave Imager/Sounder （SSMIS） and （2） the Advanced Microwave Scanning Radiometer for EOS （AMSR-E）. Three synoptic cases, which represent the typical atmospheric circulations over the Arctic Ocean in summer 2010, are selected to carry out the Arctic sea ice numerical forecasting experiments. The evaluations suggest that the forecasts of sea ice concentrations using the Polar WRF atmo-spheric forcing show some improvements as compared with that of the NCEP GFS. 相似文献
12.
Qi Shu Fangli Qiao Jiping Liu Zhenya Song Zhiqiang Chen Jiechen Zhao Xunqiang Yin Yajuan Song 《海洋学报(英文版)》2021,40(10):65-75
To improve the Arctic sea ice forecast skill of the First Institute of Oceanography-Earth System Model (FIO-ESM) climate forecast system, satellite-derived sea ice concentration and sea ice thickness from the Pan-Arctic Ice-Ocean Modeling and Assimilation System (PIOMAS) are assimilated into this system, using the method of localized error subspace transform ensemble Kalman ?lter (LESTKF). Five-year (2014–2018) Arctic sea ice assimilation experiments and a 2-month near-real-time forecast in August 2018 were conducted to study the roles of ice data assimilation. Assimilation experiment results show that ice concentration assimilation can help to get better modeled ice concentration and ice extent. All the biases of ice concentration, ice cover, ice volume, and ice thickness can be reduced dramatically through ice concentration and thickness assimilation. The near-real-time forecast results indicate that ice data assimilation can improve the forecast skill significantly in the FIO-ESM climate forecast system. The forecasted Arctic integrated ice edge error is reduced by around 1/3 by sea ice data assimilation. Compared with the six near-real-time Arctic sea ice forecast results from the subseasonal-to-seasonal (S2S) Prediction Project, FIO-ESM climate forecast system with LESTKF ice data assimilation has relatively high Arctic sea ice forecast skill in 2018 summer sea ice forecast. Since sea ice thickness in the PIOMAS is updated in time, it is a good choice for data assimilation to improve sea ice prediction skills in the near-real-time Arctic sea ice seasonal prediction. 相似文献
13.
A series of test simulations are performed to evaluate the impact of satellite-derived meteorological data on numerical typhoon track prediction. Geostationary meteorological satellite (GMS-5) and NOAA‘s TIROS operational vertical sounder (TOVS) observations are used in the experiments. A twodimensional variation assimilation scheme is developed to assimilate the satellite data directly into the Penn State-NCAR nonhydrostatic meteorological model (MM5). Three-dimensional objective analyses fields based on T213 results and routine observations are employed as the background fields of the initialization. The comparisons of the simulated typhoon tracks are also carried out, which correspond respectively to the initialization scheme with two-dimensional variation (2D- Var), three-dimensional observational nudging and direct assimilation of satellite data. It is found that, comparing with the experiments without satellite data assimilation, the first two assimilation schemes lead to significant improvements on typhoon track prediction. Track errors reduce by 18% at 12 h for 2D- Var and from about 16% at 24 h to about 35% at 48 h for observational nudging. The simulated results based on assimilating different kinds of satellite data are also compared. 相似文献
14.
本文详细介绍了SIS海冰模式中引进两种盐度参数化方案即等盐度方案和盐度廓线方案对海冰模拟所存在的差异。利用盐度廓线方案导出的表征盐度与海冰温度间关系的方程比等盐度方案多出一项,将定义为盐度差异项。盐度差异项对海冰厚度的热力作用表现为：在海冰厚度增长季节（11月到次年5月）,盐度差异项通过升高海冰内部温度,抑制海冰增长;在消融的第一阶段（6．8月）,盐度差异项通过升高海冰内部温度加快海冰消融;在消融的第二阶段（9．10月）,盐度差异项通过降低海冰内部的温度抑制海冰消融。但尺度分析表明,盐度差异项要比方程中队海冰温度作用最大项小1．2个量级,如果采用一级近似,可以略去盐度差异项,因此盐度差异项对海冰增长和消融影响很小。同时利用冰洋耦合模式（ModularOceanModel,MOM4）,分别采用两种盐度参数化方案模拟北极海冰厚度和海冰密集度的季节性变化,模拟结果也表明两种方案模拟得到的海冰厚度和海冰密集度的季节性变化相差甚小。 相似文献
15.
16.
《Coastal Engineering》2005,52(3):221-236
The notion of data assimilation is common in most wave predictions. This typically means nudging of wave observations into numerical predictions so as to drive the predictions towards the observations. In this approach, the predicted wave climate is corrected at each time of the observation. However, the corrections would diminish soon in the absence of future observations. To drive the model state predictions towards real time climatology, the updating has to be carried out in the forecasting horizon too. This could be achieved if the wave forecasting at the observational network is made available. The present study addresses a wave forecasting technique for a discrete observation station using local models. Embedding theorem based on the time-lagged embedded vector is the basis for the local model. It is a powerful tool for time series forecasting. The efficiency of the forecasting model as an error correction tool (by combining the model predictions with the measurements) has been brought up in a forecasting horizon from few hours to 24 h. The parameters driving the local model are optimised using evolutionary algorithms. 相似文献
17.
针对有效波高资料提出一种海浪谱分解与重构的资料同化方案:利用历史时段内的有效波高观测资料和模式计算波高场,采用最优插值方法得到分析波高场;在WAVEWATCH-Ⅲ模式的波浪能量密度谱和有效波高分析值之间引入一个变异系数矩阵,描述模式的误差,以此为状态向量构建卡尔曼滤波系统,对分解过的海浪谱进行修正和重构,得到同化后的海浪谱初始场。利用美国阿拉斯加湾北部海域的7个浮标站进行同化和72 h预报试验,对连续1个月的预报结果进行统计表明:采用该同化方案后24 h预报结果的有效波高均方根误差比未同化的结果降低了0.13 m;同化方案对预报效果的影响可持续36 h左右,随着预报时效延长,同化的效果减弱。 相似文献