【摘要】：為了充分利用海洋觀測(cè)資料,盡可能準(zhǔn)確的確定海洋數(shù)值模擬的初始狀態(tài),提供更高質(zhì)量的歷史海洋資料再分析產(chǎn)品,進(jìn)而進(jìn)行更好的氣候預(yù)測(cè),國(guó)家氣候中心發(fā)展了第二代海洋資料同化系統(tǒng)(BCC_GODAS2.0),系統(tǒng)采用三維變分方案,可協(xié)調(diào)同化多種觀測(cè)資料。 本文介紹了該同化系統(tǒng)所用的模式和同化方案,并設(shè)計(jì)了兩個(gè)試驗(yàn)對(duì)同化系統(tǒng)的效果和穩(wěn)定性進(jìn)行檢驗(yàn),一個(gè)是加入衛(wèi)星高度計(jì),海表溫度,GTSPP等資料的1990年到2009年20年的同化試驗(yàn),另一個(gè)是同時(shí)間段不加任何資料的模擬試驗(yàn)。并利用TAO(international tropical ocean and global atmosphere/tropical atmosphere ocean)、OISST和SODA(Simple Ocean Data Assimilation)數(shù)據(jù)集對(duì)試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了詳細(xì)的評(píng)估。 評(píng)估結(jié)果表明,同化后的結(jié)果可以有效的減小模擬結(jié)果的表層溫度誤差,并使得整個(gè)水平場(chǎng)的鹽度模擬更加準(zhǔn)確。同化結(jié)果對(duì)整層海洋模擬都有改善,尤其在混合層最為明顯,溫度的均方根誤差可減小1.5℃,鹽度的均方根誤差減小0.6psu。在熱帶太平洋表層,同化可以有效修正赤道東太平洋的暖偏差。TAO資料時(shí)間序列的驗(yàn)證結(jié)果表明,同化結(jié)果能真實(shí)的抓住熱帶太平洋地區(qū)溫度的季節(jié)變化特征。此外,本文還對(duì)試驗(yàn)結(jié)果進(jìn)行了診斷分析。結(jié)果表明同化可以更好的反映尼諾指數(shù)和印度洋偶極子的指數(shù)。且同化結(jié)果的EOF特征向量型式及年際變化都與觀測(cè)結(jié)果更為接近。 系統(tǒng)良好的同化效果和穩(wěn)定性為其在國(guó)家氣候中心的氣候預(yù)測(cè)應(yīng)用打下了基礎(chǔ),本試驗(yàn)的20年同化結(jié)果也可作為具有較高可信度的再分析數(shù)據(jù)集應(yīng)用于氣候研究。
【圖文】：

990年(左圖)和2009年(右圖)的GTSPP站點(diǎn)分布

圖3.3GTSPP資料不同種類站點(diǎn)數(shù)量情況(左);站點(diǎn)數(shù)量(質(zhì)量控制前)年際變化(右)3.1.2GTsPP資料的預(yù)處理和質(zhì)量控制原始的GTSPP資料是以NC格式存放的，每個(gè)觀測(cè)點(diǎn)的數(shù)據(jù)寫成一個(gè)文件。數(shù)據(jù)是經(jīng)過質(zhì)量控制的，對(duì)每個(gè)點(diǎn)的數(shù)據(jù)質(zhì)量都進(jìn)行了標(biāo)注。我們?cè)谧x取的時(shí)候，僅選用了質(zhì)量最好的數(shù)據(jù)，，舍棄了不確定和質(zhì)量不好的數(shù)據(jù)。另外，我們還對(duì)深度進(jìn)行了檢查，排除了那些在深度存放上不合理的點(diǎn)。如圖3.4所示，是選取的質(zhì)量好的點(diǎn)數(shù)隨時(shí)間的變化。由于每個(gè)點(diǎn)的深度信息不同，即有的點(diǎn)在
【學(xué)位授予單位】：南京信息工程大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2011
【分類號(hào)】：P732

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號(hào)：2678733