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融合极地海洋观测信息 北极海冰短期预报更精准

编辑/2019-07-09/ 分类:智能时代/阅读:
科技日报北京7月8日电(记者陈瑜)将不同来源、不同误差信息、不同时空分辨率的观测资料融入数值动力模式,依据不同权重将观测场与模式场结合,从而得到真实场最优估计,如今这种数据同化技术,已广泛应用于大气海洋领域。记者8日从自然资源部国家海洋环境预 ...

科技日报北京7月8日电(记者陈瑜)将不同来源、不同误差信息、不同时空分辨率的观测资料融入数值动力模式,依据不同权重将观测场与模式场结合,从而得到真实场最优估计,如今这种数据同化技术,已广泛应用于大气海洋领域。记者8日从自然资源部国家海洋环境预报中心(简称预报中心)获悉,最新研究发现,海冰—海洋多参数协同数据同化可为动力模式提供初始场,经过不断循环,使模式结果不断向观测值靠拢,从而提高对北极海冰演化的预测。

该研究发表于《地球物理研究杂志:海洋》期刊,论文第一作者、中心极地环境研究预报室博士梁曦说,尽管海冰演化与海洋条件有密切的动力和热力学联系,但以前许多研究都是在没有同化海洋状态变量情况下进行的。

在国家重点研发计划支持下,预报中心的北极海冰短期预报系统升级为ArcIOPSv1.1于今年6月正式运行。系统在准实时同化海冰密集度和海冰厚度的基础上,进一步实现了卫星观测海洋表面温度数据的融合,解决了极区观测变量数据同化技术中海冰—海洋界面物质和能量的协同调整难题。

据悉,更高水平分辨率的ArcIOPSv2.0版本正在测试中,预计年底投入试运行,届时中心将为北极科考和商业航行提供更精细化、更准确的海冰预报服务能力。

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