海洋数据同化与数据融合技术应用综述.pdf

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1、第34卷第3期2015年6月海洋技术学报JOURNALOFOCEANTECHNOLOGYV01．34．No．3Jun，2015海洋数据同化与数据融合技术应用综述吴新荣，王喜冬，李威，韩桂军，张学峰，付红丽，李冬(国家海洋信息中心，天津300171)摘要：简述了不同数据同化和数据融合方法在海洋环境监测与预测方面的应用、国内外相关业务单位的海洋分析和预报系统的现状，以及海洋数据同化将来的业务化应用的发展趋势。四维变分和集合卡尔曼滤波正在成为国际上海洋环境分析与预报的主要应用方向，海一气耦合数据同化以及海冰数据同化是目前数据同化方法研究的热点。关键词：海洋：数据同化：数据融合；应用综述中图分

2、类号：P73文献标志码：A文章编号：1003—2029(2015)03—0097—07影响海洋环境预测技巧的因素主要包括海洋数值模式误差和预报初始化误差。前者通过提高模式分辨率、改进物理参数化方案以及利用数据同化技术对模式参数进行估计，可以使误差降低；后者则与数据同化技术、观测系统以及观测数据的融合技术有关。因此，海洋数据同化可以同时降低上述两类误差，而数据融合则与海洋观测资料的质量密切相关。海洋数据同化是一种将海洋观测资料融合到海洋数值模式中的有效手段。随着数据同化技术的不断发展，先进的同化方法可以更好地提取观测数据中的多尺度信息，从而提高海洋状态的分析精度和预报技巧，加深对海洋动力

3、过程的理解和认识【q。随着卫星遥感海洋数据以及大范围覆盖的Argo温盐观测数据的大量获取，如何有效利用这些观测资料以及对特种资料进行融合，对海洋环境监测预测都有着极其重要的意义。由于海洋数据融合技术大部分属于海洋数据同化方法的范畴，因此本文从不同数据同化方法的角度对两类技术的应用进展进行阐述。1最优插值最优插值(OI)同化方法是基于统计估计理论，考虑背景误差和观测误差的统计特征，给出分析场的最佳线性无偏估计。OI的基本计算公式为：Xa=-,X6+K(y-H[x6])(1)式中：工。为模型的分析场；耽为模型的背景场；K=Bltr(HBH％R)。1为分析场的增益矩阵；日为观测投影算子沙为观

4、测向量；曰为背景误差协方差矩阵；足为观测误差协方差矩阵。0I方法起源于20世纪90年代，包括卫星高度计资料㈣以及常规温度的同化【4]。巴西海军水文中心等单位2008年基于混合坐标海洋模式(HYCOM)和区域海洋模式(ROMS)，利用多变量0I法[5]建立了区域海洋预报系统。印度2010年基于ROMS模式，利用0I方法建立了印度洋海洋预报系统。美国国家自然科学基金委员会和美国国家海洋和大气管理局(NOAA)基于第二代模块化海洋模式(MOM2)，利用0I方法建立了简单海洋数据同化系统(SODA)[61。0I方法的一个缺点是背景误差协方差矩阵曰为静态。为了得到一个动态的曰，文献[7]提出了集

5、合最优插值(EnOI)同化方法，该方法在进行同化分析之前利用模式积分得到一组集合抽样来模拟分析时刻的曰，而在进行模式积分时则采用单一样本。文献[8]将EnOI法应用到了高度计资料的同化中。澳大利亚气象厅等单位2008年基于模块化海洋模式(MOM4)，利用EnOI法建立了其全球和区域海洋收稿日期：2015—03—10基金项目：国家“973”计划资助项目(2013CB430304)；国家自然科学基金资助项目(41176003，41206178，41376013，41376015，41306006)；国家“863”计划资助项目(2013AA09A505)；全球变化与海气相互作用专项资助项目(

6、GASI一01—01-12)作者简介：韩桂军(1970一)，女，博士，研究员，研究方向为海洋数据同化以及海洋数值模拟等。E—mail：guijun_han@126．corn海洋技术学报第34卷预报系统19)。日本基于普林斯顿海洋模式(POM)，利用多变量OI方法建立了日本近岸海洋预报实验(JCOPE)海洋再分析和预报系统。在海洋数据融合的应用方面，文献[10一111将oI法应用于卫星海表温度的融合分析中，用此方法将卫星海表温度资料和现场观测资料融合，得到了全球月、周和天平均海表温度。遥感系统中心也利用0I法，制作了微波遥感海表温度产品，分辨率为0．25。，这种产品消除了云的影响，但空间

7、分辨率较低。在卫星海表温度的融合分析中，变分法和0I法的计算结果相似，但是变分法对计算机存储要求较低，计算速度更快，当分析场分辨率比较高时，变分法将会显示出其优越性[12]。文献[13]利用0I方法融合了来自于TOPEX／Poseidon，JASON～1，GFO，ERS一1／2和Envisat卫星高度计的数据制作全球高分辨率卫星高度计融合产品。2变分同化变分方法相对于OI的优点【141在于：(1)摆脱了观测量和分析量之间存在线性关系的限制，可以