应 聘 报 告
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- 紧 韦
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1 我的研究 : 数据同化 方法研发与系统构建 田向军 tianxj@mail.iap.ac.cn 中国科学院大气物理研究所 1
2 天气预报 / 气 候预测 / 资料 分析 研究方向 数据同化 模式 观测之强强融合 观测 大气化学 / 环 境生态 高维数 (10数据 6 ~10 9 ) 大规模计算 时效性强 ( 如天气预报 ) 数值 大气 / 海洋 / 同化 温室气体陆面 模式 数据迥异, 方法实现难度大 /CO 2 同化 方法创新 系统构建 研究与应用
3 主要科研进展 方法创新 一种先进的集合四维变分同化方法 系统构建与应用 IAP 陆面数据同化系统 被多家业务科研单位引用, 国家气象信息中心正在实时运行 系统构建与应用 Tan-Tracker 通量 / 浓度联合数据同化系统 隶属于中国碳卫星发展计划, 瞄准服务于气候履约谈判以及气候变化研究 瞄准于克服数据同化领域的热点难题 解决国家的实际应用需求 3
4 集合四维变分同化方法 PODEn4DVar 集合卡尔曼滤波 (EnKF) 四维变分数据同化 (4DVar) 极小化如下代价函数 可提供随流型变化的误差估计 公式 概念与求解简单 无法提供整体平衡的分析解 优劣互补 无法提供随流型变化的误差估计 求解要用到伴随与切线性模式, 运算复杂 可以提供整体平衡的分析解 4
5 PODEn4DVar 的发展历程 4DVar 摆脱对于伴随模式依赖 集合预报四维向量 POD 技术 随流型变化 集合误差协方差的应用 Tian et al., 2008, J. Geophys. Res. 考虑适当模型误差 PODEn4DVar 与其三维形式相互耦合 减小计算量易于并行化 混合局地化方案 Tian et al., 2011 Tellus-A Tian et al. 2010, Water Resour. Res; Tian and Xie., 2009, Sci China(D) PODEn4DVar Tian and Xie., 2012 Tellus-A 实现 EnKF 与 4DVar 的优势集成 PODEn4DVar EnKF 4DVar 是否整体平衡分析解是否是 是否随流型变化是是否 是否考虑模型误差 是 是 否 是否执行简单 是 是 5 否
6 PODEn4DVar 与 EnKF En4DVar LETKF 以及 4D-LETKF 的性能 ( 均方根误差 ) 对比 Tian et al., 2011,Tellus-A Tian and Xie, 2012,Tellus-A PODEn4DVar 与这些方法相比,PODEn4DVar 都展示出相当的优势! 6
7 PODEn4DVar 的发展方向 如何解决高度非线性问题 (ok!) 如何解决集合方法样本不足的问题 7
8 A Nonlinear Least Squares Iterative Approach to the Ensemble-based 4DVar 1 1 J ( x ) ( x ) B ( x ) H M b T H M b x x y R x x y S ' ' T 1 ' ' 1 ' k t0 t k obs k k t0 t k 2 2 k 1 obs x ' a P x 1 T J ( ) Q Q 2 Q R L P y N 1 T 1 T JQ( ) JQ( ) JQ( ) Q i 1 i i i i i 1/2 ' ' x obs 8
9 局地化过程 L ^ ~ ', i 1 ', i ' ', i ' ' ', i a a x y L a x y obs a x x P P x P P y x ^ N 1 N 1 P P R P I P P P T T T y y y y y y T 1 N 1 ~ 1 T 1 y y y y P P R P I P R 9
10 基于 WRF 模式平台的验证试验 模拟翻译覆盖中国区域, 模式空间分辨率为 30kmx30km, 垂直分层为 27 层 同化窗口为 6 小时, 观测资料为累积降水 ( 在第 3 6 小时处 ) NLS-4DVar POD-4DVar 进行对比试验 10
11 Fig. 1. RMSEs of 30-hour forecast of accumulated rainfall (from 1~30 hours) with the ICs from CTL (solid line), POD (long-dashed line) and NLS (shortdashed line). 11
12 Fig. 2. Accumulated rainfall difference between (a) NLS, (b) POD, (c) CTL and the truth at 18 hours after the analysis time. 12
13 Fig. 3. Temperature difference on the level between (a) NLS, (b) POD, and (c) CTL and the true state at the analysis time
14 PODEn4DVar 之最新版本 NLS-4DVar 迭代求解 逐点分析方法 NLS-4DVar:Tian et al., 2014, Tellus-A, submitted PODEn4DVar 节约计算量易于并行化 无线性假设 Tian, 2014,AOSL 最新版本的学术贡献 局地化问题正在解决 一般 EnKF 以及集合四维变分同化方法只是 NLS- 3/4DVar 一步之迭代的粗糙近似 当预报模式与观测算子皆为线性时,NLS-4DVar 与一般集合方法等同 该方法可克服高度非线性, 对现行的集合数据同化理论 ( 无法应对高度非线性 ) 形成相当挑战! 14
15 PODEn4DVar 的应用与系统构建 Tan-Tracker 通量 / 浓度联合数据同化系统 干旱检测 气候预测 灾害天气预报 环境检测 粮食产量预估 碳排放估算 15
16 IAP 陆面数据同化系统 强迫数据 通用陆面模式 PODEn4DVar+PODEn4DVar_P 陆表变量模拟 观测数据 BMA 多模式观测算子子系统 双通优化框架 陆表变量同化结果输出 双通优化策略的使用 (Tian et al.,2009,2008, JGR) 集合四维变分同化方法 PODEn4DVar(Tian et al., 2011,2012,Tellus-A; 2008, JGR) 的应用 参数率定方法 PODEn4DVar_P(Tian et al.,2010, WRR) 的应用 贝叶斯多模式观测算子的建立 (Tian et al., 2012, Sci China(D) ) 16
17 IAP 陆面数据同化系统的特点 双通优化策略的提出对于促进陆面模式发展具有重 要的意义 采用贝叶斯多模式观测算子处理观测算子的不确定 性 : 在陆面数据同化领域对于观测算子不确定的处 理少见报道 可同时同化多源观测数据, 为陆表观测数据的分析 / 融合提供一个难得的系统平台, 对促进全球水循 环 气候预测研究具有重要意义 17
18 观测 同化与模拟的土壤湿度的时间序列 观测的土壤湿度 同化的土壤湿度 同化与观测的相关系数为 0.81, 相对误差为 13.2%, 而其 他五个模式模拟与观测的相关系数为 0.21~
19 PODEn4DVar 雷达资料同化系统 19
20 实际雷达资料同化试验 a b c c c 2010 年 7 月 8 日 00 时 -9 日 00 时降水 ( 单位 :mm) 及 SAL 评分. a: 实况 ;b: Exp-Sim ;c: Exp-Ass. 红星为雷达位置
21 中国碳通量数据同化系统 Tan-Tracker Tan-Tracker 通量 / 浓度联合数 据同化系统 隶属于中国碳卫星 Tan-Sat 发展计划, 瞄 准服务于气候履约谈判与气候变化研究
22 国际碳循环数据同化的发展瓶颈 缺乏合适的动力模型描述碳通量 难以同时考虑忽略 CO 2 初始浓度的不确定性 计算代价高, 难以实现格点化同化 22
23 Tan-Tracker 通量 / 浓度联合数据同化系统 Tan-Tracker 的学术贡献 在同化窗口内采用恒等算子 I 描述碳通量, 与 CTM 构成联合预报算子 (CTM, I), 解决了通量描述与 CO 2 不确定处理的难题, 采用四维历史模拟滑动采样方法构 建集合样本, 节约计算代价 实现 格点化同化 弥补现行碳同化系统之缺憾 23
24 OSSEs 实验 : 与拟 Carbon-Tracker 对比结果 通量均方根误差的全球分布 24
25 相关论文 Tian, X. J., Z. H. Xie, A. G. Dai, C. X. Shi, B. H. Jia, F. Chen, and K. Yang, 2009: A dual-pass variational data assimilation framework for estimating soil moisture profiles from AMSR-E microwave brightness temperature, J. Geophys. Res., 114, D16102, doi: /2008jd (SCI) Tian, X.J., Z. H. Xie, and A. Dai, 2010: An ensemble conditional nonlinear optimal perturbation approach: Formulation and applications to parameter calibration, Water Resour. Res., 46, W09540, doi: /2009wr (SCI) Tian, X. J., Z. H. Xie, A. Dai, B. H. Jia, and C. X. Shi, 2010: A microwave land data assimilation system: Scheme and preliminary evaluation over China, J. Geophys. Res., 115, D21113, doi: /2010jd (SCI) Tian X. J., Z. H. Xie, Q. Sun, 2011: A POD-based ensemble four dimensional variational assimilation method. Tellus-A 63A: (SCI) Tian X. J., Z. H. Xie, 2012: Implementations of a square-root ensemble analysis and a hybrid localization into the POD-based ensemble 4DVar. Tellus-A 64A. (SCI) Tian X. J., Z. H. Xie, A. H. Wang, et al., 2012: A new approach for Bayesian model averaging. Sci China Earth Sci,55, , doi: / s x(sci) Tian X. J., Z. H. Xie, Z. H. Cai, Y. Liu, Y. Fu and H. F. Zhang, 2014: The Chinese carbon cycle data-assimilation system (Tan-Tracker), Chin Sci Bull,59(14): (SCI) Tian X. J., Z. H. Xie, Z. N. Cai et al., 2013: A joint data assimilation system (Tan-Tracker) to simultaneously estimate surface CO2 fluxes and 3-D atmospheric CO2 concentrations from observations, Atmos. Chem. Phys. Discuss., 13, Tian X.J., Z. Xie, and A. Dai, 2008: A land surface soil moisture data assimilation system based on the dual-ukf method and the Community Land Model, J. Geophys. Res., 113, D14127, doi: /2007jd (sci) Tian, X. J., Z. H. Xie, and A. Dai (2008), An ensemble-based explicit four-dimensional variational assimilation method, J. Geophys. Res., 113, D21124, doi: /2008jd (SCI) 25
26 未来工作设想 碳循环数据同化 : 推出准业务化中国碳通量同化系统 Tan- Tracker 陆气耦合数据同化 : 推出准业务化的 IAP 陆面数据同化系统 中小尺度数据同化 : 推出准业务化的天气数据同化系统
27 谢谢各位专家! 期待未来合作! 27
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