5 期赵杰臣等 :Nudging 资料同化对北极海冰密集度预报的改进 71 集度数据直接替代为数值预报的海冰密集度初始场的方法 这种初始化方法可以融合所有的卫星海冰密集度信息, 较好地提高初始场的准确度, 但也导致 [7] 出现初始化后计算不稳定的问题 因此, 需要引入一种省时 高效 稳定的海冰密集

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1 第 38 卷第 5 期海洋学报 Vol.38,No 年 5 月 HaiyangXuebao May2016 赵杰臣, 杨清华, 李明, 等.Nudging 资料同化对北极海冰密集度预报的改进 [J]. 海洋学报,2016,38(5):70-82,doi: /j.issn ZhaoJiechen,YangQinghua,LiMing,etal.ImprovingArcticseaiceconcentrationforecastswithaNudgingdataassimilationmethod [J].HaiyangXuebao,2016,38(5):70-82,doi: /j.issn 犖狌犱犵犵资料同化对北极海冰密集度预报的改进 赵杰臣 1,2, 杨清华 2, 李明 2, 李群 3, 李春花 2, 田忠翔 2, 张林 2 (1. 中国海洋大学海洋与大气学院, 山东青岛 ;2. 国家海洋环境预报中心国家海洋局海洋灾害预报技术研究重点实验室, 北京 ;3. 中国极地研究中心, 上海 ) 摘要 : 北极夏季海冰的快速减少使得北极航道提前开通成为可能 为了给北极冰区船运活动提供及时可靠有效的海冰预报保障, 急需提高海冰预报水平 本文基于麻省理工大学通用环流模式 (MIT gcm), 使用牛顿松弛逼近 (Nudging) 资料同化方法将德国不莱梅大学的第二代先进微波辐射成像仪 (AMSR2) 海冰密集度资料同化到模式中, 建立了北极海冰数值预报系统 设计试验对比 3 种不同 Nudging 系数计算方案的改进效果, 结果表明选择合适参数后, 不同方案均能显著改进海冰密集度初始场 通过设计有无 Nudging 同化的两组预报试验, 结合卫星遥感海冰密集度及中国第五次北极科学考察期间 雪龙 船的走航海冰密集度观测数据, 定量分析了 Nudging 同化方案对北极海冰密集度的 24~120h 预报结果的改进效果 结果表明,Nudging 同化对 120h 内全北极海冰密集度的空间分布和移动单点目标的海冰密集度预报结果均有显著改善 ; 但在海冰变化很小的情况下,Nudging 同化试验的 24~120h 预报结果均劣于惯性预报结果, 说明基于 Nudging 同化的数值预报系统还需进一步提高预报技巧 关键词 : 北极海冰 ; 密集度预报 ;Nudging; 资料同化 中图分类号 :P 文献标志码 :A 文章编号 : (2016) 引言 自 1979 年有连续海冰卫星观测资料以来, 北极海冰的范围 厚度和多年冰的比例都在显著减 [1 2] 小 特别是北半球夏季, 北极海冰范围减少的趋势更为明显, 以 9 月为例, 海冰范围的减小速率在 年间为每年约 km 2, 而在 年间急剧增加到每年约 km 2[3 4] 利用 ICESat 卫星资料反演得到的海冰厚度数据显示, 冬季北极海盆尺度上海冰厚度的减小速率在 年间达到每年 0.17m [5] 而融冰季节的时间长度 年间增加了 20d [6] 北极海冰的这些快速变化, 特别是夏季海冰范围 密集度 厚度的持续减小, 加速了北极地区科学考察和商业航运的发展 为了更好地把握航运机会, 控制风险, 如何及时准确地为船舶提供北极海冰预报信息成为当前亟需解决的问题 在此背景下, 国家海洋环境预报中心近年来初步 [7 8] 发展了北极海冰数值预报系统 该系统基于 MITgcm 冰 海耦合模式, 目前采用卫星观测海冰密 收稿日期 : ; 修订日期 : 基金项目 : 国家极地考察专项 (CHINARE 03 01); 国家自然科学基金 ( , , ); 海洋公益性行业科研专项 ( ) 作者简介 : 赵杰臣 (1984 ), 男, 山东省乳山市人, 博士研究生, 主要从事极地海冰观测和预报研究 E mail:zhaojc@nmefc.gov.cn

2 5 期赵杰臣等 :Nudging 资料同化对北极海冰密集度预报的改进 71 集度数据直接替代为数值预报的海冰密集度初始场的方法 这种初始化方法可以融合所有的卫星海冰密集度信息, 较好地提高初始场的准确度, 但也导致 [7] 出现初始化后计算不稳定的问题 因此, 需要引入一种省时 高效 稳定的海冰密集度资料同化方法来同化卫星观测的海冰密集度, 进而改进海冰预报的密集度初始场 国际上对于通过同化海冰密集度来改进冰 海耦合模式的预报水平已有较多研究, 包括利用 ( 局地 ) 集合卡曼滤波方法 最优插值方法 Nudging 方法等, 将 SSM/I SSMIS 和欧盟海洋海冰卫星应用中心 (OSI SAF) 等卫星海冰密集度数据同化到 HYCOM ROMS MITgcm Hadley 气候模式和南森中心 TO [9 15] PAZ 等模式中 前人的工作中, 使用 ( 局地 ) 集合卡曼滤波方法时涉及到的程序较多, 数据量较大, 当模式在每一个时间步长上都进行大数据量的计算和交换时, 就需要占用较多的计算资源或者消耗较长的计算时间 ; 同化使用 SSM/I 和 SSMIS 等卫星数据时, 因其较低的分辨率 (25km) 会造成某些区域的信息失真 考虑到天气尺度的海冰预报系统不仅需要准确的预报结果, 更注重快速及时的预报时效性, 因此通过比较前人的同化方法, 并结合预报中心实际计算资源, 本文建立了基于 Nudging 同化方法和 MIT gcm 冰 海耦合模式的北极海冰预报系统 选择将分辨率更高 (6.25km) 的准实时卫星海冰密集度产品 AMSR2 同化到预报系统中, 并通过设计对比试验来验证,Nudging 同化对天气尺度上北极海冰密集度预报的改进作用 2 模式和数据 本文所用的 MITgcm 冰 海耦合模式 [16] 是 CheckPoint63k 版本, 海洋和海冰模式均采用 Araka wac 网格, 采用有限体积离散方法 海冰动力学使 [17] 用黏 塑迭代算法, 海冰热力学使用含雪盖的 零 [18] 层 方案 本试验中设置 个格点覆盖全北极区域, 网格局地正交, 水平网格较均匀, 平均间距 18km, 考虑了主要的北极海峡 开边界取在大西洋 [19 20] 和太平洋的 55 N 附近, 边界条件采用月平均的 ECCO2 全球模拟结果, 主要包括位温 盐度 流场等 海洋模式垂直分为 50 层, 垂直分辨率为 10~450m 不等, 上层海洋分层更多 海冰和海洋模式采用相同的水平网格 地形数据采用美国国家地球物理数据中心 (NGDC) 的 2 全球地貌数据 ETOPO2 模式的 积分时间步长为 1200s MITgcm 模式需要的大气强迫场主要包括 10m 风速 2m 气温和比湿 向下长波和短波辐射 降水等 本文使用的大气强迫数据有两种, 控制试验使用的是美国国家环境预报中心 (NCEP) 发布的时间间隔为 6h, 水平分辨率为 2.5 的再分析资料, 预报试验使用的是 NCEP 发布的时间间隔为 6h, 水平分辨率为 0.5 的全球预报系统 (GFS) 资料 用于 Nudging 同化和预报结果对比的卫星数据是德国不莱梅大学提供的日平均 AMSR2 海冰密集度数据, 该数据基于全球变化观测任务卫星 (GCOM W1) 上搭载的第二代先进微波辐射成像仪 (AMSR2, [21] 频率 89GHz), 采用 ASI 算法, 具有比 SSM/I 更高的空间分辨率 (6.25km), 同时在北半球夏季海冰表面有融池存在的情况下,AMSR2 比 SSM/I 具有更高的准确度 另外本文利用 2012 年中国第五次北极科学考察期间 (7 月 日和 8 月 日, 图 1) 雪龙 船的走航海冰密集度观测数据作为独立数据来验证模式预报结果, 走航观测参考 ASPeCt(Ant arcticseaiceprocessesandclimate) 的船基海冰观测 [22] 标准进行, 人工海冰密集度观测方式是观测员站在驾驶台高处目测视线范围 1km 内海冰覆盖区域所占的比例 冰区航行时 雪龙 船船速大约 18km/h, 走航观测为半小时一次, 对走航观测的数据进行三点平滑处理得到水平距离约 18km 范围的平均走航观测值 AMSR2 产品空间分辨率为 6.25km, 取 雪龙 船位置处最接近的 9 个网格求平均值, 得到约 18 km 18km 范围的平均海冰密集度值 模式的水平网格约为 18km, 这样 3 种数据可以在相同的水平尺度上进行比较 3 Nudging 资料同化 Nudging 同化方法的基本的原理是, 数值模式读入日平均的卫星观测海冰密集度数据, 然后线性插值到每一个时间步长上, 在进行计算时, 每一积分步长下的海冰密集度由以下公式进行同化 : ^mod 犆 = 犆 mod + 犌 ( 犆 obs- 犆 mod), 式中, ^mod 犆为修正后的海冰密集度, 犆 mod 为模式计算得到的海冰密集度, 犆 obs 为观测到的海冰密集度数据, 犌为 Nudging 系数 Nudging 系数犌在以往的研究中有不同的取法, Lindsay 和 Zhang [10] 将该系数表达为海冰密集度模拟

3 海洋学报 38 卷 72 值和观测值之差的非线性函数 表 1 N dg A 其 中σm 是模拟的海冰密集度标准偏差 是 卫 星观 测 σ 的海冰密 集度 标准 偏 差 W 等 14 则 引 入 海 冰 密 密集度 的时间尺度的比值 指数部分的作用 集度模拟 值 和 观 测 值 的 标 准 偏 差 来 估 计 该 系 数 表 更有效 14 本文选取表 1 中 3 种不同的 方 1 B MITg m 模 式 C kp 63k 版 本 中 系 数 犌 由 表 1 C 公 式 计 算 得 到 案分别进行一系列的敏感性试验 确定各方案中经验 本文中τ 取值为海冰热力学积分的时间尺度与海冰 同化结果的影响 是使得 犌 在同化过程中随着时间和空间不断变化 以 往的数值试验表明 变化的 系数通常比常值 性参数的最佳取值 然后探讨不同方案对海冰初始场 图 1 第五次中国北极科学考察期间 雪龙 船航迹图 23 本文将 7 月 25 3 日低纬区域的航线定义为第一航段 将 8 月 26 31 日高纬区域的航线定义为第二航段 蓝色和绿色分别是是 7 月 22 日和 8 月 24 日卫星观测到的海冰覆盖区域 1 T R V 犡狌 犵 d 5 C N A R Exp d CHINARE T w d d 25 3 J m dr I d d d 26 31 Ag w yw g m dr I I T b w d x 22dJ d g w d x 24 Ag y 表 1 不同 犖狌犱 犵 犵同化方案中系数 犌 的计算方法 犜 犫 1 犜犺 犮 犮 狌 犳 犿狌 犳狆 犿 犌 犱 犳 犳 犖狌犱 犮 犺 犿 犵 犵 方案 出处 A L d 1 y和 Z B W 等 14 计算公式 犌 犌 σm 6 5 σm 狘犆md 犆b狘 σ σm σ2 犓 σ2 m 犓 2 xp 4 5 犆md 犆b 2 τ τ τ σm σ 5 σm 狘犆md 犆b狘 σ 犽 1 5 犌 τ xp 犽 犆md 犆b 犆b 犆md C 基于 MITg mc kp 63k版本的公式 τ 热力学方程时间步长 同化时间步长

4 5 期赵杰臣等 :Nudging 资料同化对北极海冰密集度预报的改进 73 本试验建立的基于的 MITgcm 模式和 Nudging 资料同化方法的北极海冰数值预报系统的运行流程包括两部分 : 同化模块和预报模块 在同化模块, MITgcm 模式使用 Nudging 资料同化方法将 AMSR2 卫星海冰密集度数据同化到模拟结果中, 得到预报部分需要的海冰密集度初始场, 然后再进行 24h 72h 120h 的海冰密集度预报 ( 图 2) 图 2 基于 MITgcm 模式和 Nudging 资料同化的北极海冰数值预报系统流程图 Fig.2 Theflowchartoftheoperationalseaiceforecasting systembasedonmitgcm modelandnudgingassimilation 4 试验设计 控制试验中,MITgcm 模式从初始状态开始, 使用 1992 年的 NCEP 再分析资料对模式进行 10a 的循环强迫, 使模拟的海冰和海洋状态达到基本稳定, 再以此模拟结果为初始场, 以 年的 NCEP 再分析资料为大气强迫场, 从 1992 年 1 月 1 日积分到 2012 年 12 月 31 日 预报试验中分别设置两组对比试验, 来比较 Nudging 同化对模式海冰密集度初始场的改进, 如表 2 所示 为利用 雪龙 船走航观测数据验证预报结果, 模式分别从 2012 年 7 月 25 日 00 时和 8 月 26 日 00 时刻起报, 进行 120h 的海冰密集度预报 以第一航段 7 月 25 日 00 时刻起报的情况为例, 试验 I: 无 Nudging 同化方案的预报试验中, 模式以控制试验输出的 2012 年 7 月 23 日的模拟结果作为初始场, 以 7 月 24 日 GFS 资料 00 时刻的数据驱动模式, 得到的 7 月 24 日的模拟结果再作为初始场, 以 7 月 24 日的 GFS 资料中 00~120h 时刻的预报数据作为大气强迫场, 驱动模式得到 7 月 日的海冰密集度预报结果 试验 Ⅱ: 有 Nudging 同化方案的预报试验中, 同化的目的是得到更真实 更接近观测的模式初始场 因此试验中运行 Nudging 同化模块, 以控制试验输出的 2012 年 7 月 23 日的模拟结果作为初始场, 以 7 月 24 日 GFS 资料中 00 时刻的大气数据作为大气强迫场, 运行 24h, 将 7 月 24 日的 AMSR2 海冰密集度数据同化到模式中, 得到新的 7 月 24 日的模拟结果作为预报试验中的初始场 ; 然后再运行预报模块, 使用和无 Nudging 方案的预报试验相同的大气强迫场, 得到 7 月 日的海冰密集度预报结果 而第二航段 8 月 26 日 00 时刻起报的试验设置情况和第一航段一致 为更好地比较 Nudging 同化对 120h 内海冰密集度预报的改进, 本文引入惯性预报来辅助评判改进效果 对于变化缓慢的事物, 可以利用其初始场外推的方法进行短期预报, 称为惯性预报 本文利用 7 月 25 日和 8 月 26 日的海冰密集度初始场外推 24~120 h, 分别得到两个时段的 24~120h 惯性预报结果, 并与 Nudging 同化的预报结果进行比较 表 2 预报试验的设置情况 犜犫.2 犜犺犮犳犵狌犳犳犮犵狓狆犿狑犺犱狑犺狌犖狌犱犵犵 试验分类 同化模块 预报模块 初始场大气场同化数据初始场大气场产品 试验 I 无 Nudging 模式长期积分结果 GFS00h 无 无同化模拟结果 GFS 00~120h 24~120h 预报 试验 Ⅱ 有 Nudging 模式长期积分结果 GFS00h AMSR2 数据 有同化模拟结果 GFS 00~120h 24~120h 预报

5 海洋学报 38 卷 74 示有 6 8 海冰覆 盖 在东 北航道 的楚科奇海 和 东西伯利亚海 观测显 示有 6 8 海冰 但 模拟结 5 结果分析 5 1 犖狌犱 犵 犵资料同化对模式初始场的改进 在预 报 试 验 中 同 化 的 作 用 是 优 化 果只有 2 4 明显偏低 图3 分别为采用了3 MITg m 模式预报 时 的初 始场 通 过比较 无 试验和有 试验 可得到 同化对初始 显示 同化对海冰密集 度的空 间分布有显 著 种不同 同化方案后得到的模式初始场 结果 场的改进 而不同 同化方案对模式初始场的 改进 85 N 以北高纬区域的海冰密集度模拟值明显增 加 范围几乎接近于观测结果 海冰边缘区的范围和密 优化效果也不同 图 3 是不同试验得到的 212 年 7 集度也和观测符合较好 特别是本文使用的 Nd C g 月 25 日的预报 初 始 场 图 3 是 无 试 验 得 方案模拟结果和观测最为符合 且在波弗特海和巴伦 到 212 年 7 月 25 日的海冰密集度初始场 与当天的 支海的海冰边缘仍然保留有 2 4 的低密集度区 AMSR2 卫星海冰密集度数据 图 3b 比较 较好地反 映了北极高纬中心区密集度高 低纬周边区域密集度 域 该 这有助 方案是渐进式的优化模拟结果 低的空间分布特征 但在 85 N 以北模拟的密 集度 为 更为合理 因此表1所列的 3 种不同 Nd 同化方 g 6 8 比观测 的 8 1 偏 低 在 波 弗 特 海 和 巴伦支海部分边缘区域观测基本无冰 但模拟结果显 案对海 冰 密 集 度 初 始 场 的 改 进 效 果 均 比 较 显 著 但 于模式自身其他要素的调整 也有助于计算的稳定性 C 方案更合理 图 3 212 年 7 月 25 日海冰密集度初始场 3 T f df 25 J y 212 为无 同化方案的初始场 b为 AMSR2 海冰密集度卫星数据 为使用 A 同化方案得到的初始场 d为使用 B 同化方案得到的初始场 为使用 C 同化方案得到的初始场 W b AMSR2 A d B C

6 5 期赵杰臣等 :Nudging 资料同化对北极海冰密集度预报的改进 75 对于 8 月 26 日 00 时刻起报的个例,Nudging 同化同样发挥重要作用 ; 无 Nuding 情况下, 模式在高纬区域模拟的海冰密集度偏低, 海冰范围偏小, Nudging 同化有效地改进了海冰在高纬区域的分布和密集度, 其中 Nudging C 方案较另外两方案更合理 ( 图略 ), 在第二航段的预报试验中依然采用 Nud ging C 方案 本文的预报试验中将采用 Nudging C 同化方案 为进一步定量分析不同实验方案对海冰密集度初始场的改进效果, 本文以 7 月 25 日初始场为例计算了不同试验方案得到的初始场与 AMSR2 卫星海冰密集度的偏差沿不同纬度的分布 ( 图 4) 对于无 Nudging 同化方案的情况, 在 80 N 以南区域, 平均偏差小于 -0.2, 而均方根偏差位于 0.3~0.4 之间, 这表明在此区域模拟的初始场与观测场相比, 偏大和偏小情况都存在, 但偏小的情况多 而在 80 N 以北区域, 平均偏差为 -0.2~-0.3, 均方根偏差为 0.2~ 0.3, 这表明在此区域以模拟的初始场以比观测偏小的情况为主 3 种同化方案得到的海冰密集度初始场与观测的偏差和均方根偏差均明显减小, 说明 Nudging 同化使得模拟的初始场在各个纬度均更接近于观测 同时 Nudging C 方案的平均偏差和均方根误差在各个纬度均小于其他两种同化方案, 特别是在 80 N 以北的高纬区域尤为明显 图 4 不同试验方案得到的 7 月 25 日海冰密集度初始场与 AMSR2 数据的平均偏差 (a) 和均方根偏差 (b) 随纬度的分布 Fig.4 Theaveragedeviation(a)androotmeansquareeror(b)calculatedalonglatitudesfordiferentNudgingexperiments on25thjuly 5.2 犖狌犱犵犵同化对 24~120 犺预报结果的改进为了评估 Nudging 同化对 MITgcm 模式预报能力的改进, 设计两组试验, 如表 2 所示 两组对比试验结果的差异均由模式中有无 Nudging 资料同化所引起, 因此, 分析两组试验结果就能得到 Nudging 同化对北极海冰数值预报系统的影响 年 7 月 日由于没有 Nudging 资料同化, 试验 I 的海冰密集度初始场在波弗特海 东西伯利亚海 巴伦支海和阿 蒙森海盆附近和观测相比, 存在较大误差, 这导致了 120h 预报结果偏差偏大 ; 而试验 Ⅱ 在有 Nudging 同化的情况下, 海冰密集度在上述区域的偏差减小,120h 内的全北极海冰密集度预报结果的平均偏差由试验 I 的 减小至 -0.03, 均方根误差由 0.42 减小到 0.26( 表 3) 这组试验表明, 初始场准确对于天气尺度预报的重要性, 而 Nudging 同化则有效地改善了海冰密集度初始场, 进而提高了 120h 短期预报结果的准确性

7 海洋学报 38 卷 76 图 5 212 年 7 月 25 日 时刻起报的试验I b 和Ⅱ d f 对应的预报结果与 AMSR2 卫星观测数据 的比较 g 5 T ff xp m I b dⅡ d f z d 25 J mp d y 212 w AMSR2d g 5 2 2 212 年 8 月 26 3 日 无 同化时 试验I海冰密集度初始场在 更为接近观测 这组试 验进 一步表 明 同化 有助于改善海冰密集度初始场 进而改善 24 12 欧亚大陆扇区的海冰覆盖范围误差较大 海冰密集度 预报结果 偏小 这同样 导 致 了 12 预 报 结 果 的 较 大 偏 差 而 图 6 是 全 北 极 海 冰 面 积 的 12 预 报 结 果 和 加入 同化后 试验Ⅱ的海冰密集 度 和范围 在 卫 星 观 测 数 据 的 比 较 无 同 化 时 海 冰 的 上述区域的偏差得到显著改善 全北极海冰密集度预 分 布 情 况 和 观 测 比 较 有 较 大 差 别 图 5 图 6 海 报结果的平均偏差由试验I的 15 减小至 3 均 方根误差由 47 减小到 27 表 3 12 预报结果 冰 密 集 度 大 范 围 的 低 估 也 导 致 24 12 的 预 报 海 冰 面 积 均 偏 低 图 7 而 加 入 同 化 后

8 5期 赵杰臣等 资料同化对北极海冰密集度预报的改进 预报结果的海冰分布和海冰密集度都 得 到 很 大 改 77 资料亦符合较好 善 因 此 计 算 得 到 的 海 冰 面 积 和 AMSR2 卫 星 观 测 图 6 212 年 8 月 26 日 时刻起报的试验I b 和Ⅱ d f 对应的预报结果与 AMSR2 卫星观测数据 g 的比较 6 T ff xp m I b dⅡ d f z d 26 Ag 212 mp dw AMSR2d g 海冰的分布和密集度在短期天气尺度上通常 变 方根偏 差 结 果 表 明 7 月 25 日 的 预 报 试 验 中 无 化较小 因此惯性预报也有一定可行性 表 3 分别计 同化的 试 验 I劣 于 惯 性 预 报 但 有 同化的试验Ⅱ优于惯性预报 而 8 月 26 日的预报试验 算了基于7 月25 日 时刻和8 月26 日 时刻初始 场的 12 惯性预报结果和 AMSR2 的平均偏差和均 中 有 无 同 化的试验都 劣于惯性 预 报 分

9 海洋学报 38 卷 78 图 7 试验I 和Ⅱ b 得到的 12 海冰面积结果与卫星观测结果的比较 7 Cmp b w 12 f f xp m I dⅡ b w AMSR2d 析图5 图6 中 AMSR2 海冰密集度在12 内的变化 可以发现 7 月 25 29 日太平洋扇区的楚科奇海 东 因此惯性预报的结果较好 西伯利亚海区域的海冰密集度发生较显著变化 因此 用 212 年 7 月 25 3 日和 8 月 26 31 日期间中国 考虑 同化的预报结果优于惯性预报结果 而 第五次北极科学考察期间 雪龙 船走航观测的海冰 8 月 26 3 日的 AMSR2 海冰密集度数据显示 海冰 外缘线收缩至 8 N 以北 海冰密集度没有显著变化 密集度和模式结果进行比较 为进一步评估海冰密集度预报的准确性 本文利 表 3 试验 犐和Ⅱ预报结果与 犃犕犛犚2 的比较 犜 犫 3 犆犿狆 犫 狑 犳 犮 狌 犳 狓狆 犿 犐 犱Ⅱ 犱犃犕犛犚2犱 犵 预报时段 7 月 25 29 日 8 月 26 3 日 平均偏差 均方根偏差 平均偏差 均方根偏差 试验I 试验Ⅱ 惯性预报 试验I 试验Ⅱ 惯性预报 24 13 4 2 22 8 26 15 47 4 27 2 18 72 14 42 3 27 7 29 15 47 4 28 1 2 12 16 43 4 28 6 29 16 48 2 27 4 21 平均值 14 42 3 26 7 28 15 47 3 27 2 2 第一航段 雪龙 船沿北极东北航道经过楚科 奇 报有显 著 改 进 密 集 度 的 平 均 偏 差 均 方 根 误 差 从 海 东西伯利亚海 拉普捷夫海和喀拉海 航线处于大 陆边缘和海冰边缘区域 图 1 预报试验结果显示 21 4 提高到 12 26 表 4 在无 的 试验I中 7 月 25 日模拟的航迹上的海冰密集度基本 试验Ⅱ中 7 月 25 日的 同化对海 冰 密集度 预 均为 无海冰覆盖 而走航观测和 AMSR2 均显示该

10 5期 赵杰臣等 资料同化对北极海冰密集度预报的改进 段大部分区域海冰密集度为 5 以上 加入 同化后 试验Ⅱ的 25 日海冰密集度有较大改善 24 79 48 72 结果与走航观测及 AMSR2 卫星资料均吻 合较好 图8 第一航段 雪龙 船不同时间段所处的纬度 和212 年7 月25 日 时刻起报的试验I和Ⅱ预报 结果与 雪龙 船航线上走航观测资料及卫星数据的比较 b 8T d fr V 犡狌 犵d R I d mp b w f f xp m I dⅡ z d 25J b db v damsr2d b y 212w p 表 4 犃犕犛犚2 试验 犐和Ⅱ与走航观测结果的比较 犜 犫 4 犆犿狆 犫 狑 犃犕犚2犱 狓狆 犿 犐 犱Ⅱ 狑 犺 犺 犫 犱 犫 狏 狆 同化对海冰密集度有很大改进 密集度的平 均偏 差 均 方 根 误 差 从 38 55 减 小 到 3 21 表4 在无 的试验I中 8 月26 日模拟 的航迹上的海冰密 集度 偏高 达 8 左右 而 走航观 7 月 25 29 日 8 月 26 3 日 平均偏差 均方根偏差 平均偏差 均方根偏差 测和 AMSR2 均显示 该段 大 部 分 区 域 海 冰 密 集 度 为 AMSR2 3 2 1 16 试验I 21 4 38 55 2 以上 加入 同化后 试验Ⅱ得到的26 日海 冰密集度预报结果有较大改善 初始场在 海冰范围 试验Ⅱ 12 26 3 21 上的较大偏差导致试验I模拟的 24 12 海冰密集 度基本为 而在试验Ⅱ的 24 12 预报结果与走航 第二航段由于北极海冰面积急剧减小 雪龙 船 观测和 AMSR2 卫星资料均符合较好 并且成功模拟 沿高纬 8 N 以北航线由西向东航行 8 月 28 日之前 出 28 29 日期间的低密集度水道区域 图 8 这说 雪龙 船航 线 处 于 海 冰 边 缘 区 域 图 1 28 日 开 始 雪龙 船调整航线 直线向北进入密集冰区 至 3 日 明加入 同化的 MITg m 模式可较 好地预报 海冰密集度的空间分布 也提高了对移动单点的海冰 抵达本航次最北点 87 6 N 附近 密集度预报结 果 但无 同化的预 报结果则 预报 试 验 结 果 显 示 试 验Ⅱ中 的 8 月 26 日 的 与观测结果偏差较大

11 海洋学报 38 卷 8 图 9 第二航段 雪龙 船不同时间段所处的纬度 和 212 年 8 月 26 日 时刻起报的试验I和Ⅱ预报结果与 雪龙 船航线上走航观测资料及卫星数据的比较 b 9 T d fr V犡狌 犵d R Ⅱ d mp b w f f xp m I dⅡ z d 26Ag 212w b db v damsr2d b p 6 结论和讨论 效的提高了短期预报的效果 因此对观测数据的同化 在短期海冰密集度的预报上有非常重要的 作用 而 本文 预 报 试 验 表 明 资 料 同 化 方 法 简 通过和 雪龙 船走航观测海冰密集度比较可知 针对 实用 节省计算资源且时效性高 在预报中心I 单 BM 某一移动目标物的单点 小区域 的预报准确度也在 刀片机系统上使用32 个 CPU 可以在2 内完成整个 有 同化的试验 中得 到显著 提高 全 北极空 预报系统 12 的计算 并通过网站公布相关预报结 间分布和雪龙船单点数据对比结果 都表明 果 而通过本文设计的敏感性试验发现 选择合适的 资料同化显著减小了预报误差 针对海冰 在短时间 参数 不同的 公式均可以获得较理想的同化 内变化较小的特点 本文也引入惯性预报来辅助评判 效果 显著优化预报试验的海 冰密集 度 初始 场 使 其 同化方案的改善效果 结果表明 在 8 月 26 3 日海 更接近于卫星观测数据 本文选取的 3 种不同 Nd 冰变化 极 小 的 情 况 下 24 12 惯 性 预 报 优 于 有 m 模式自带的 同化方案的对比试验表明 MITg g C 方案在 合 适 的 调 整 相 关 参 数 后 得 到 最 好 同化的试验Ⅱ 而在 7 月 25 29 日太平洋扇 的海冰密集度初始场 与观测相比 其在低 纬 低海 冰 区海冰发生显著变化的情况下 24 12 惯性预报 劣于试验Ⅱ 这表明 基 于 同化的 预报系统 密集度区域和高纬高海冰密集度区域的平均偏差 和 还需要进一步优化改进 以提高其在海冰变化较小情 均方根偏差均最小 因此 C 方案应该更适合 况下的预报技巧 应用于目 前 的 海 冰 数 值 预 报 系 统 同 化 的 现阶段 准确的海冰分布和密集度预报对于我国 改进不仅体现在海冰密集度的初始场上 在 24 12 北 极 科 学 考 察 和 商 业 航 行 均 具 有 重 要 的 现 实 意 义 的预报试 验 中 海冰 面 积 密 集 度 和 空 间 分 布 的 预 对于 雪龙 船航 行来 说 提前获 知 3 5d 后的 北 极 报结果均得到显著改善 这说明预报初始场的改进有 大范围海冰分布有助于其规划航线 以图 1 中的去

12 5 期赵杰臣等 :Nudging 资料同化对北极海冰密集度预报的改进 81 程穿越东北航道为例, 雪龙船的目的是穿过顺利穿过东北航道到达冰岛, 因此通过卫星遥感手段获得当天的北极的海冰信息后, 结合 3~5d 的全北极海冰外缘线变化趋势, 雪龙 船可以根据其航次目的, 选择尽可能靠近海冰边缘又可以避开密集海冰区的航线, 这样既可以节省路程, 少量的浮冰也可以减少涌浪对船的晃动 以 雪龙 船回程尝试抵达北极点为例,3 ~5d 的海冰密集度预报信息可以帮助雪龙船提前获知较低密集度区域, 从而选取合适的路线向北航行, 图 1 中 8 月 28 日沿 125 E 附近的北进路线即为 雪龙 船根据海冰预报信息选择的位于密集冰区的冰间水道, 雪龙 船沿此水道顺利航行至 87 N 附近 对于抗冰能力很低的商业船只, 准确的海冰预报更为重要 2013 年 8-9 月中远集团 永盛 轮从国内出发通过北极东北航道到达欧洲, 意味着我国的北极商业航行已经拉开序幕 以 永盛 轮为例, 为了船舶安全其必须在远离浮冰区的清水区航行, 因此海冰外缘线的准确预报至关重要 利用 3~5d 的海冰密集度预报信息提前获知海冰范围, 规划大致的航行方向, 保证船舶尽量在远离浮冰的清水区航行 由此可见, 不同类型的船舶对海冰预报信息的利用角度不同, 但准确 同化和 MITgcm 冰 海耦合模式的北极海冰预报系统, 可以提供北极夏季东北航道和高纬度航道的准确海冰分布和密集度预报, 帮助北极航行船舶找到最佳的航行路线, 提高航行的安全性 同时也要指出的是, 目前的北极海冰预报系统还不能完全满足需求, 如较低的 18km 水平分辨率, 不能获取足够精细的单点目标的海冰信息 ; 仅考虑了海冰密集度的资料同化无法准确的预报海冰厚度等重要信息等 目前, 除海冰密集度外, 我们也能获取准实时的海表面温度 ( 如 AVHRR, 网址 htp://noaa sis.noaa.gov/noaasis/ml/avhr.html), 海冰漂移产品 ( 如 OSISAF,htp:// 和冰厚产品 ( 如 SMOS,htp://icdc.zmaw.de 和 Cryosat 2, htp:// 今后的工作中, 我们将尝试把上述海洋 - 海冰要素同化进 MITgcm 模式中, 并将水平分辨率提高到 4km, 以进一步增强数值预报能力 致谢 : 感谢中国第五次北极科学考察队走航海冰观测队员辛勤细致的工作及 雪龙 船全体队员对海冰观测工作的支持 的预报结果是共同期待的 本试验中结合 Nudging 参考文献 : [1] StockerTF,QinD,PlatnerGK.ClimateChange2013:ThePhysicalScienceBasis.ContributionofWorkingGroupItotheFifthAssessment ReportoftheIntergovernmentalPanelonClimateChange[M].Cambridge:CambridgeUniversityPress,2013. [2] ShuQ,SongZY,QiaoFL.AssessmentofseaicesimulationsintheCMIP5models[J].TheCryosphere,2015(9): [3] CavalieriDJandParkinsonCL.Arcticseaicevariabilityandtrends, [J].TheCryosphere,2012,6(4): [4] StroeveJC,SerezeMC,HolandM M,etal.TheArctic srapidlyshrinkingseaicecover:aresearchsynthesis[j].climaticchange,2012,110 (3/4): [5] KwokR,Cunningham GF,WensnahanM,etal.ThinningandvolumelossoftheArcticOceanseaicecover: [J].JournalofGeo physicalresearch,2009,114(c7):c [6] MarkusT,StroeveJCandMilerJ.RecentchangesinArcticseaicemeltonset,freezeup,andmeltseasonlength[J].JournalofGeophysicalRe search,2009,114(c12):c [7] 杨清华, 刘骥平, 张占海, 等. 北极海冰数值预报的初步研究 基于海冰 海洋耦合模式 MITgcm 的模拟试验 [J]. 大气科学,2011,35(3): YangQinghua,LiuJiping,ZhangZhanhai,etal.ApreliminarystudyoftheArcticseaicenumericalforecasting:Coupledseaice oceanmodeling experimentsbasedonmitgcm[j].chinesejournalofatmosphericscience,2011,35(3): [8] 杨清华, 李春花, 邢建勇, 等.2010 年夏季北极海冰数值预报试验 [J]. 极地研究,2012,24(1): YangQinghua,LiChunhua,XingJianyong,etal.Arcticseaiceforecastingexperimentsinthesummerof2010[J].ChineseJournalofPolarRe search,2012,24(1): [9] Lis terk,rosanovaj,evenseng.assimilationoficeconcentrationinacoupledice oceanmodel,usingtheensemblekalmanfilter[j].ocean Dynamics,2003,53(4): [10] LindsayR W,ZhangJ.Assimilationoficeconcentrationinanice oceanmodel[j].journalofatmosphericandoceanictechnology,2006,23 (5): [11] StarkJD,RidleyJ,MartinM,etal.Seaiceconcentrationandmotionassimilationinaseaice oceanmodel[j].journalofgeophysicalresearch, 2008,113(C5):C05S91. [12] BertinoL,Lis terka.thetopazmonitoringandpredictionsystemfortheatlanticandarcticoceans[j].journalofoperationaloceanogra

13 82 海洋学报 38 卷 phy,2008,1(2): [13] LiQun,ZhangZhanhai,WuHuiding.Iceconcentrationassimilationinaregionalice oceancoupledmodelanditsapplicationinseaiceforecasting [J].AdvancesinPolarScience,2013,24(4): [14] WangK,DebernardJ,SperrevikAKetal.AcombinedoptimalinterpolationandnudgingschemetoassimilateOSISAFseaiceconcentrationinto ROMS[J].AnnalsofGlaciology,2013,64:8-12. [15] YangQ H,LosaNS,LoschM,etal.Assimilatingsummerseaiceconcentrationintoacoupledice oceanmodelusingalocalizedseikfilter[j]. AnnalsofGlaciology,2014,56(69): [16] MarshalJ,AdcroftA,HilC,etal.Afinite volume,incompressiblenavierstokesmodelforstudiesoftheoceanonparalelcomputers[j]. JournalofGeophysicalResearch,1997,102(C3): [17] ZhangJinlun,Hibler IW D.Onaneficientnumericalmethodformodelingseaicedynamics[J].JournalofGeophysicalResearch,1997,102 (C4): [18] ZhangJ,HiblerW D,Steele IM,etal.Arcticice oceanmodelingwithandwithoutclimaterestoring[j].journalofphysicaloceanography, 1998,28(2): [19] LoschM,MenemenlisD,CampinJM,etal.Ontheformulationofseaicemodels.Part1:Efectsofdiferentsolverimplementationsandparam eterizations[j].oceanmodeling,2010,33(1): [20] NguyenAT,MenemenlisD,KwokR.Arcticice oceansimulationwithoptimizedmodelparameters:approachandassessment[j].journalof GeophysicalResearch,2011,116:C [21] SpreenG,KaleschkeL,HeygsterG.SeaiceremotesensingusingAMSR E89GHzchannels[J].JournalofGeophysicalResearch,2008,113: C02S03. [22] WorbyA,IanA,VitoD.Techniqueformakingship basedobservationsofantarcticseaicethicknessandcharacteristics[s].hobart:australia AntarcticDivision,1999. [23] 马德毅. 中国第五次北极科学考察报告 [M]. 北京 : 海洋出版社,2013. MaDeyi.TheFifthChineseNationalArcticExpeditionTeam Report[M].Beijing:ChinaOceanPress,2013. 犐犿狆狏犵犃犮犮犮犮犮犳犮狑犺犖狌犱犵犵犱犿犿犺犱 ZhaoJiechen 1,2,YangQinghua 2,LiMing 2,LiQun 3,LiChunhua 2,TianZhongxiang 2,ZhangLin 2 (1. 犆犵犳犗犮犮犱犃犿狆犺犮犛犮犮, 犗犮犝狏狔犳犆犺, 犙犵犱 , 犆犺 ;2. 犓狔犔犫狔犳犚 犮犺犕犎狕犱犉犮犵犳犛犗犮犮犃犱犿, 犖犕犈狏犿犉犮犵犆, 犅 犼犵 , 犆犺 ;3. 犘犚犮犺犐狌犳犆犺, 犛犺犵犺 , 犆犺 ) 犃犫犮 :TherapiddecreaseofArcticseaiceinsummermakesshippingintheArcticpossible.Theaccurateseaice forecastsareurgentlyrequiredtowelservicethearcticshippingactivities.anumericalarcticforecastingsystem wasbuiltbasedonmitgeneralcirculationmodel(mitgcm)ice oceancoupledmodelandthenudgingdataassimi lation method wasappliedintothis modelandassimilatethe Advanced Microwave Scanning Radiometer2 (AMSR2)seaiceconcentrationdata.ThreediferentkindsofNudgingassimilationschemeswerefirstlyaccessed andtheresultsshowedthatalthreenudgingschemescanlargelyimprovetheinitialseaiceconcentrationfields. Forcomparison,twoforecastingexperimentswithandwithoutNudgingassimilationbutwiththesameforcing weredesignedtoevaluatetheroleofnudgingdataassimilation.bycomparingwiththeassimilatedsatelite derived dataandtheship based 狌 seaiceconcentrationobservations,itwasshownthatthenudgingassimilationsig nificantlyimprovedthe24-120hseaiceconcentrationforecasts.theresultsshowedthatimprovementsoccured notonlyinthewholearcticseaiceconcentrationforecasts,butalsointhesinglepointforecasts.thepersistence forecastsperformedbeterin24-120hforecastthannudgingexperimentswhenseaicechancelitleinaugust. 犓狔狑犱 :Arcticseaice;concentrationforecast;Nudging;dataassimilation

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