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利用区域海洋模式ROMS(Regional Ocean Modelling System)及其四维变分同化模块,建立了具有资料同化能力的东中国海风暴潮数值模式,通过将海洋站水位观测资料同化到风暴潮模式中,提高了模式对风暴潮的模拟精度。四维变分同化技术能够在整个同化时间窗口保持动力协调,使模拟结果在该时间窗口内最大程度的靠近观测,同时,得到了最优预报初始场。利用该模式,对两次温带风暴潮过程进行了数值模拟,结果表明:在同化窗口内,同化对模拟精度有明显的提高;结束同化之后,得到的最优预报初始场对临近预报精度也有一定提高。 相似文献
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《中国海洋大学学报(自然科学版)》2016,(10)
四维变分同化可利用同化窗口内所有可能的观测信息优化大气、海洋模式的初始场,从而极大地提高大气、海洋模式模拟性能,而作为4DVar标准算法的伴随方法始终无法避免繁琐与复杂的预报模式伴随方程的编程、维护以及更新。为避免伴随模式的使用,集合四维变分方法,4DEnVar方法被逐渐开发,为4DVar的求解提供了一种便捷的途径。4DEnVar一般通过局地化过程消除样本不足所造成的虚假相关,而局地化方案的不同也必然会影响到其最终的同化效果。本文将一种集合样本扩展的局地化方案引入到基于Gaussian-Newton迭代算法的非线性集合四维变分同化方法NLS-4DVar中,从而避免了原算法中为进行局地化过程而额外需要的线性化假设,使得算法收敛更稳定。另外,通过将原Gaussian-Newton迭代序列进行变形、避免了矩阵的直接求逆,极大地提高了同化算法的计算效率。利用非线性动力模型Lorenz-96所开展的观测系统模拟试验表明:采用新的样本扩展型局地化方案的NLS-4DVar算法,其同化精度略优于NLS-4DVar原始算法,由于避免了矩阵的直接求逆,其计算效率反而有所提高,同化所需时间有所降低,对于大气与海洋数据同化领域的应用具有极大的潜力。 相似文献
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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。 相似文献
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集合滤波和三维变分混合数据同化方法研究 总被引：2，自引：0，他引：2
发展了一种新的混合数据同化方法——基于集合滤波和三维变分的混合数据同化方法。该方法将集合调整卡尔曼滤波(ensemble adjustment Kalman filter,EAKF)得到的集合样本扰动通过一个转换矩阵的形式直接作用到背景场上,利用顺序滤波的思想得到分析场的一个扰动;然后在三维变分(three dimensional variational analysis,3D-Var)的框架下与观测数据进行拟合,从而给出分析场的最优估计。文中以Lorenz63模型为例,开展了理想数据同化试验,结果表明,相比于集合调整卡尔曼滤波,这种新的混合同化方法可以给出更好的同化结果。 相似文献
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本文基于粒子滤波和三维变分设计了一种新的混合数据同化方法。新方法通过粒子滤波的最优估计生成具有背景误差信息的集合扰动,从而为三维变分提供流依赖的背景误差协方差。粒子退化一直是粒子滤波应用于数据同化领域的主要阻碍。为了让混合方法更好地发挥作用,针对粒子退化问题,本文提出了一种改进的残差重采样方法,通过在正态分布中采样粒子,解决了退化导致的粒子缺乏多样性。在理想lorenz-63模型上进行数据同化实验,结果表明,新方法在模型误差较大的情况下效果优于集合变换三维变分方法(ensemble transform Kalman filter-three-dimensional variational method,ETKF-3Dvar),并且随着模型误差不断增大,新方法也同样优于传统数据同化方法。改进的残差重采样在与分层重采样和一般残差重采样的对比实验中,在给定时间窗口内可以保证同化结果稳定,而其他两种方法的同化结果都出现了较大偏差。 相似文献
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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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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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V. B. Zalesny A. V. Gusev S. N. Moshonkin 《Izvestiya Atmospheric and Oceanic Physics》2013,49(6):642-658
A numerical primitive-equation model of the hydrodynamics of the Black Sea and the Sea of Azov in σ-coordinates is proposed. The model has a resolution of ～4 × 4 km in horizontal coordinates with 40-σ levels in the vertical and includes the four-dimensional variational initialization of temperature and salinity fields. A numerical initialization algorithm combines splitting methods and adjoint equations. Flow, temperature, sea level, and salinity fields driven by atmospheric forcing are calculated for the year 2008. The calculations are made in a variational initialization — prediction regime. Temperature and salinity fields are initialized at the end of each month. The optimality system includes forward and adjoint transport-diffusion equations for heat and salt that are linearized on the assimilation interval. Results of three numerical experiments with different sets of assimilated data in comparison with the prediction obtained from the forward model are discussed. 相似文献
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利用伴随法优化非线性潮汐模型的开边界条件Ⅱ.黄海、东海潮汐资料的同化试验 总被引：12，自引：4，他引：12
本研究基于最优控制理论,采用变分数据同化法,通过建立伴随模型,把观测资料同化到陆架海域潮汐数值模型中去,优化开边界条件,以便提高数值预报的精度.潮汐模型的控制方程为考虑平流项、非线性底摩擦和侧向涡动粘性项的非线性浅水方程组.在第Ⅰ部分建立伴随模型和进行“孪生”数值试验的基础上,给出利用验潮站的水位资料以及TOPEX/Poseidon卫星测高数据在黄海、东海进行变分数据同化试验的数值结果.试验表明利用上述资料对模型进行变分同化校正是可行的. 相似文献
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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。 相似文献
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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. 相似文献
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This study deals with the assimilation of TOPEX altimeter-derived sea level variability in a reduced-gravity model of the northwestern Indian Ocean. The assimilation has been done using variational assimilation method with adjoint technique. A cost function representing the misfit between the model and the data is minimized with the model equations acting as constraints. The initial conditions of the model are used as control parameters and the best-fit initial conditions are determined as a result of minimization carried out using a variable-storage quasi-Newton method. Experiment has been done with 10 days' cycle-averaged data of TOPEX. Assimilation for 10 days and 20 days has been performed and it has been seen that 20 days' assimilation of satellite data provides better results. 相似文献
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在黄海海雾的数值模拟中,EnKF（ensemble Kalman filter）是一种优于3DVAR（three-dimensional variational）的数据同化方法。研究发现,对EnKF初始场集合体采取常用的集合平均所产生的确定性预报初始场,会出现初始场中海雾在预报开始后就迅速消失以及接下来海雾难以生成的异常现象。通过详细的海雾个例研究,清晰地揭示并解释了此现象,指出这是集合平均造成初始场中云水与温度湿度之间存在不协调关系所导致的后果,并提出了一种择优加权平均方法来取代常用的集合平均。研究结果表明,海雾确定性预报采用择优加权平均所构建的初始场,可以消除上述异常现象,显著改进海雾模拟效果。 相似文献