天大海洋學院師生在高水准學術期刊發表海洋數據同化研究新成果

本文第一作者為我院博士生張佳麗,通訊作者為張學峰教授。該研究得到國家重點研發計畫和國家自然科學基金的資助。囙此,採用數據同化科技,利用不同的觀測資料優化溫、鹽初始場一直是研究的熱點和難點。此外,由於近海海域水下地形量測等工作已經獲得了大量的聲速剖面數據,如何有效利用這些現有的觀測資料也是本研究的重要意義之一。

近日,由天津大學海洋學院張安民研究員帶領的研究團隊,在國際權威海洋科技類期刊《Journal of Atmospheric and Oceanic Technology》(JTECH)上發表了一篇題為“Improving the Estimation of Temperature and Salinity by Assimilation of Observed Sound Speed Profiles”的研究論文。本文第一作者為我院博士生張佳麗,通訊作者為張學峰教授。該研究得到國家重點研發計畫和國家自然科學基金的資助。

溫、鹽初始場的準確估計對於改進海洋分析和預測至關重要。但是在近岸的淺海區域,由於岸線不準確以及水深測量精度不高,從而導致模式預報誤差較大。囙此,採用數據同化科技,利用不同的觀測資料優化溫、鹽初始場一直是研究的熱點和難點。本研究嘗試在三維變分數據同化方法(3DVAR)框架下,引入聲速剖面作為附加約束,提出了一種加聲剖約束的三維變分數據同化方法(SSPC-3DVAR),以期進一步提高溫、鹽初始場的精度。此外,由於近海海域水下地形量測等工作已經獲得了大量的聲速剖面數據,如何有效利用這些現有的觀測資料也是本研究的重要意義之一。

為了驗證本研究提出的同化方案效能,首先進行了溫、鹽初始場構建的理想實驗,將標準3DVAR與SSPC-3DVAR的結果進行對比,以驗證SSPC-3DVAR方法的效能。在實驗中,標準3DVAR方法只同化了溫度和鹽度觀測值,而SSPC-3DVAR方法將溫度、鹽度和聲速的觀測值聯合同化以獲得分析場。實驗結果表明,與採用標準3DVAR方法相比,採用SSPC-3DVAR方法可以顯著降低分析誤差,特別是海表面溫度(SST)最大誤差由0.8°C下降至0.28°C(圖1);垂直方向上,各層溫鹽初始場均方根誤差分別在0.15°C與0.1psu範圍內(圖2),均小於採用標準3DVAR方法的誤差。

圖1.“真實”場與不同數據同化方法分析結果之間的SST(a,c)和SSS(b,d)誤差:(a)、(b)標準3DVAR和(c)、(d)SSPC-3DVAR。

圖2.理想實驗結果對比:SSPC-3DVAR方法和標準3DVAR方法構建的初始場均方根誤差剖面對比,(a)溫度;(b)鹽度。

隨後,本研究以山東褚島附近海域為研究區域,基於外場實驗採集的溫度、鹽度和聲速剖面數據,採用普林斯頓海洋模式(POM)構建精細化預報模型(見圖3)。研究結果表明,與標準3DVAR方法相比,SSPC-3DVAR方法得到的溫度和鹽度估計精度分別提高了14.6%和11.1%。平均均方根誤差的垂直結構如圖4所示,與未進行同化的模式結果(control run)相比,SSPC-3DVAR和標準3DVAR方法均能有效提高溫度和鹽度分析精度,但引入聲剖約束的SSPC-3DVAR方法的效果更優。短期預報實驗結果進一步驗證了本研究提出的SSPC-3DVAR方法在實踐中的有效性,具有實際應用價值。

圖3.研究區域地形圖與觀測點(黑色圓點)

圖4.SSPC-3DVAR(紅線)、標準3DVAR(藍線)和未進行同化的模式運行(綠線)結果分別與觀測之間的平均均方根誤差剖面對比:(a)溫度,(b)鹽度。

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資料標籤: 數據同化 科學 科普
本文標題: 天大海洋學院師生在高水准學術期刊發表海洋數據同化研究新成果
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