本文采用海洋卫星观测海表温度(SST)和海面高度异常(SLA)数据,对国家海洋局第一海洋研究所地球系统模式FIO-ESM(First Institute of Oceanography Earth System Model version 1.0)中海洋模式分量进行了集合调整卡尔曼滤波(EAKF)同化,...本文采用海洋卫星观测海表温度(SST)和海面高度异常(SLA)数据,对国家海洋局第一海洋研究所地球系统模式FIO-ESM(First Institute of Oceanography Earth System Model version 1.0)中海洋模式分量进行了集合调整卡尔曼滤波(EAKF)同化,对比分析了大气环流、湿度和云量对海洋数据同化的响应,探讨了海洋同化对热带降水模拟偏差的影响。结果表明:海洋数据同化能有效改善海表温度和上层海洋热含量的模拟,30°S^30°N纬度带内年平均SST的绝均差降低60%。同化后大气模式模拟的赤道两侧信风得到明显改善,上升气流在赤道以北热带地区增强而在赤道以南热带地区减弱,热带降水模拟的动力结构更为合理,水汽和云量分布也更切合实际。热带年平均降水的空间分布和强度在同化后均得到改善,赤道以南的纬向年平均降水峰值显著降低,降水偏差明显减小,同化后30°S^30°N纬度带内年平均降水绝均差降低35%。展开更多
在海洋数据同化领域,集合最优插值方法中,矩阵求逆过程所使用的奇异值分解(singular value decomposition,SVD)十分耗时。对集合最优插值中逆矩阵的求逆过程进行优化,分别使用LU分解、Choleskey分解、QR分解来替代SVD分解。首先,通过LU...在海洋数据同化领域,集合最优插值方法中,矩阵求逆过程所使用的奇异值分解(singular value decomposition,SVD)十分耗时。对集合最优插值中逆矩阵的求逆过程进行优化,分别使用LU分解、Choleskey分解、QR分解来替代SVD分解。首先,通过LU分解(Choleskey分解或QR分解)得到相应的三角矩阵(或正交矩阵);然后,利用分解后的矩阵来实现相关逆矩阵的计算。由于LU分解、Choleskey分解、QR分解的算法复杂度都远小于SVD分解,因此改进后的同化程序能得到大幅度的性能提升。数值结果表明,所采用的三种矩阵分解方法相比于SVD分解,都能将集合最优插值的计算效率提升至少两倍以上。值得一提的是,在四种矩阵分解中Choleskey分解使得整个同化程序的性能达到了最优。展开更多
文摘本文采用海洋卫星观测海表温度(SST)和海面高度异常(SLA)数据,对国家海洋局第一海洋研究所地球系统模式FIO-ESM(First Institute of Oceanography Earth System Model version 1.0)中海洋模式分量进行了集合调整卡尔曼滤波(EAKF)同化,对比分析了大气环流、湿度和云量对海洋数据同化的响应,探讨了海洋同化对热带降水模拟偏差的影响。结果表明:海洋数据同化能有效改善海表温度和上层海洋热含量的模拟,30°S^30°N纬度带内年平均SST的绝均差降低60%。同化后大气模式模拟的赤道两侧信风得到明显改善,上升气流在赤道以北热带地区增强而在赤道以南热带地区减弱,热带降水模拟的动力结构更为合理,水汽和云量分布也更切合实际。热带年平均降水的空间分布和强度在同化后均得到改善,赤道以南的纬向年平均降水峰值显著降低,降水偏差明显减小,同化后30°S^30°N纬度带内年平均降水绝均差降低35%。
文摘在海洋数据同化领域,集合最优插值方法中,矩阵求逆过程所使用的奇异值分解(singular value decomposition,SVD)十分耗时。对集合最优插值中逆矩阵的求逆过程进行优化,分别使用LU分解、Choleskey分解、QR分解来替代SVD分解。首先,通过LU分解(Choleskey分解或QR分解)得到相应的三角矩阵(或正交矩阵);然后,利用分解后的矩阵来实现相关逆矩阵的计算。由于LU分解、Choleskey分解、QR分解的算法复杂度都远小于SVD分解,因此改进后的同化程序能得到大幅度的性能提升。数值结果表明,所采用的三种矩阵分解方法相比于SVD分解,都能将集合最优插值的计算效率提升至少两倍以上。值得一提的是,在四种矩阵分解中Choleskey分解使得整个同化程序的性能达到了最优。