[發明專利]氣候系統模式多圈層耦合資料同化系統在審
| 申請號: | 202110735477.4 | 申請日: | 2021-06-30 |
| 公開(公告)號: | CN113407524A | 公開(公告)日: | 2021-09-17 |
| 發明(設計)人: | 劉向文;吳統文;姚雋琛;聶肅平;頡衛華;張錄軍;李巧萍;梁瀟云;顏京輝;周巍;魏敏;程彥杰 | 申請(專利權)人: | 國家氣候中心 |
| 主分類號: | G06F16/215 | 分類號: | G06F16/215;G06F16/27 |
| 代理公司: | 成都宏田知識產權代理事務所(普通合伙) 51337 | 代理人: | 常利敏 |
| 地址: | 100081 北*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 氣候 系統 模式 多圈層 耦合 資料 同化 | ||
本發明公開了氣候系統模式多圈層耦合資料同化系統,包括氣候系統模式、海洋同化子系統、海冰同化子系統、陸面同化子系統和大氣同化子系統,其特征在于:所述氣候系統模式包含海洋分量模式、海冰分量模式、陸面分量模式、大氣分量模式和耦合器;所述海洋同化子系統包含對衛星遙感海表溫度資料、衛星遙感海表高度資料、海洋溫鹽廓線觀測資料的質量控制模塊、資料融合模塊和資料同化模塊。本發明提供了一種基于氣候系統模式耦合框架的多圈層多源資料同化系統,其可以更加有效的提取利用不同圈層的觀測資料信息,實現觀測資料和氣候系統模式的有機融合,從而提供更為協調可靠的多圈層多變量同化分析場。
技術領域
本發明涉及氣候技術領域,尤其涉及氣候系統模式多圈層耦合資料同化系統。
背景技術
氣候模式預測是氣候研究和業務領域的核心科學問題。資料同化是解決氣候模式預測問題的關鍵技術手段之一,它通過對氣候系統各圈層多源觀測資料的綜合分析,形成對大氣、海洋、海冰、陸面等分量狀態的可靠估計,進而產生準確可靠的氣候模式初始場。根據同化系統的模式框架及所包含氣候系統分量的不同,同化方式可分為非耦合框架的單獨分量同化、耦合框架的多分量同化。同化技術能力的高低直接影響了氣候模式預測初值的準確與否,是決定氣候預測成敗的重要一環。
過去20多年的氣候預測業務中,采用海-氣耦合模式或海-陸-氣-冰多分量耦合氣候系統模式開展次季節-季節-年際尺度氣候預測已經成為國際主要業務機構的共識;但是,在主要的氣候模式業務預測系統中,大部分模式仍采用各分量單獨同化手段,即對海洋、大氣、陸面、海冰等分量分別采用非耦合的離線同化,進而利用各個分量同化產品完成耦合模式初始化。此外,個別機構雖然開始嘗試耦合模式框架下的資料同化,但針對海冰、陸面等分量的同化算法相對簡單,在盡可能改善氣候系統模式同化分析能力和預測性能方面存在明顯局限性。中國氣象局在2015年以來使用的第二代氣候模式業務預測系統也是基于海-陸-氣-冰耦合氣候系統模式構建,但僅實現了對各個分量非耦合單獨同化產品的使用,并沒有發展匹配的耦合資料同化技術,這成為制約我國氣候模式業務預測水平提升的一個突出問題。為此,我們提出氣候系統模式多圈層耦合資料同化系統。
發明內容
基于背景技術存在的技術問題,本發明提出了氣候系統模式多圈層耦合資料同化系統,以解決上述背景技術中提出的問題。
本發明提供如下技術方案:
氣候系統模式多圈層耦合資料同化系統,包括氣候系統模式、海洋同化子系統、海冰同化子系統、陸面同化子系統和大氣同化子系統,所述氣候系統模式包含海洋分量模式、海冰分量模式、陸面分量模式、大氣分量模式和耦合器;所述海洋同化子系統包含對衛星遙感海表溫度資料、衛星遙感海表高度資料、海洋溫鹽廓線觀測資料的質量控制模塊、資料融合模塊和資料同化模塊;所述海冰同化子系統包含對衛星遙感海冰密集度資料的質量控制模塊和資料同化模塊;所述陸面同化子系統包含對衛星遙感陸表溫度資料的質量控制模塊和資料同化模塊;所述大氣同化子系統包含對大氣分析資料的數據處理轉換模塊和資料同化模塊。
優選的,所述氣候系統模式耦合框架下對各個分量的多種來源資料進行同化,從而得到多圈層多變量的協調同化分析場。
優選的,所述海洋同化子系統可實現AVHRR衛星遙感海表溫度資料和AVISO衛星遙感海表高度資料的質量控制,ARGO、GTSPP、TAO等海洋溫鹽廓線觀測資料的質量控制,進而完成多源海洋觀測資料的融合和協調同化。
優選的,所述海冰同化子系統可實現對AVHRR衛星海冰密集度資料的質量控制和資料同化;陸面同化子系統可實現對MODIS、FY等衛星陸表溫度資料的質量控制和資料同化;大氣同化子系統可實現對NCEP-R1、NCEP-FNL、ERA-Interim等大氣分析資料的數據處理轉換和資料同化。
優選的,所述海洋分量模式、海冰分量模式、陸面分量模式和大氣分量模式的同化算法可以采用集合卡曼濾波、集合最優插值、三維變分、最優插值等相對復雜的同化方法,也可以采用針對再分析資料的簡單初始化方法。
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