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海洋学院师生在高水平学术期刊发表海洋数据同化研究新成果

      2021-09-19       

本站讯(通讯员张佳丽)近日,由天津大学海洋学院张安民研究员带领的研究团队,在国际权威海洋技术类期刊《Journal of Atmospheric and Oceanic Technology》(JTECH)上发表了一篇题为“Improving the Estimation of Temperature and Salinity by Assimilation of Observed Sound Speed Profiles”的研究论文。本文第一作者为我院博士生张佳丽,通讯作者为张学峰教授。该研究得到国家重点研发计划和国家自然科学基金的资助。

温、盐初始场的准确估计对于改进海洋分析和预测至关重要。但是在近岸的浅海区域,由于岸线不准确以及水深测量精度不高,从而导致模式预报误差较大。因此,采用数据同化技术,利用不同的观测资料优化温、盐初始场一直是研究的热点和难点。本研究尝试在三维变分数据同化方法(3DVAR)框架下,引入声速剖面作为附加约束,提出了一种加声剖约束的三维变分数据同化方法(SSPC-3DVAR),以期进一步提高温、盐初始场的精度。此外,由于近海海域水下地形测量等工作已经获得了大量的声速剖面数据,如何有效利用这些现有的观测资料也是本研究的重要意义之一。

为了验证本研究提出的同化方案性能,首先进行了温、盐初始场构建的理想实验,将标准3DVAR与SSPC-3DVAR的结果进行对比,以验证SSPC-3DVAR方法的性能。在实验中,标准3DVAR方法只同化了温度和盐度观测值,而SSPC-3DVAR方法将温度、盐度和声速的观测值联合同化以获得分析场。实验结果表明,与采用标准3DVAR方法相比,采用SSPC-3DVAR方法可以显著降低分析误差,特别是海表面温度(SST)最大误差由0.8°C下降至0.28°C(图1);垂直方向上,各层温盐初始场均方根误差分别在0.15°C与0.1psu范围内(图2),均小于采用标准3DVAR方法的误差。

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图1. “真实”场与不同数据同化方法分析结果之间的SST(a, c)和SSS(b, d)误差:(a)、(b)标准3DVAR和(c)、(d)SSPC-3DVAR。

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图2.理想实验结果对比:SSPC-3DVAR方法和标准3DVAR方法构建的初始场均方根误差剖面对比,(a)温度;(b)盐度。

随后,本研究以山东褚岛附近海域为研究区域,基于外场实验采集的温度、盐度和声速剖面数据,采用普林斯顿海洋模式(POM)构建精细化预报模型(见图3)。研究结果表明,与标准3DVAR方法相比,SSPC-3DVAR方法得到的温度和盐度估计精度分别提高了14.6%和11.1%。平均均方根误差的垂直结构如图4所示,与未进行同化的模式结果(control run)相比,SSPC-3DVAR和标准3DVAR方法均能有效提高温度和盐度分析精度,但引入声剖约束的SSPC-3DVAR方法的效果更优。短期预报实验结果进一步验证了本研究提出的SSPC-3DVAR方法在实践中的有效性,具有实际应用价值。

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图3.研究区域地形图与观测点(黑色圆点)

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图4. SSPC-3DVAR(红线)、标准3DVAR(蓝线)和未进行同化的模式运行(绿线)结果分别与观测之间的平均均方根误差剖面对比:(a)温度,(b)盐度。

(编辑 焦德芳 陈可)