Liu, L., and X. E. Chen, 2024: A Spatially dependent nudging method and its application to a global tide assimilation. Adv. Atmos. Sci., doi: 10.1007/s00376-024-4062-5.
http://www.iapjournals.ac.cn/aas/article/doi/10.1007/s00376-024-4062-5
一种随空间变化的Nudging方法及其在
全球潮汐同化中的应用
潮汐是海洋中最重要的现象之一。它是在月球和太阳引力作用下形成的海水的周期性波动。潮汐能加强深海的湍流混合，还会影响到大气与海洋之间的相互作用以及海表温度变化。因此潮汐环流模式中潮汐过程的准确刻画，对于研究其他海洋过程也具有极其重要的意义。由于海洋数值模式仅是海水运动状态的近似，故其对潮汐过程的刻画也不可避免地存在误差。
潮汐（图片来源于https://pixabay.com/zh/photos/waves-tides-ocea-sea-water-grey-455004/）
卫星高度计的出现，为水位资料同化提供了大量的数据，使同化技术成为更好刻画海洋潮汐的手段。Nudging方法等在海洋大气资料同化领域被广泛应用，包括对水位资料同化的潮汐研究。然而在潮汐同化研究中，传统Nudging方法系数的设定没有较好的判据，有较大的随机性。另外，在将模型状态收敛于观测状态时，同化后的结果在某些区域存在“过度收敛”现象，造成全球潮汐模型同化后的分潮振幅误差在浅水区较大。
传统nudging方法同化示意图。红线代表的是over-nudged轨迹。
因此，基于顺序同化方法中的更新思想，中国海洋大学陈学恩团队利用模型和观测误差进行加权计算随空间变化的Nudging松弛系数，并将这种方法命名为S-Nudging方法。试验结果表明，S-Nudging方法与传统Nudging方法对比，同化后的结果更好地刻画了海洋中的潮汐现象，分潮的振幅和迟角偏差显著减小。
退潮后裸露出的斜坡堤（拍摄于青岛八大峡，拍摄时间2024年8月11日）
主要作者介绍
刘力
中国海洋大学海洋与大气学院博士研究生。
陈学恩
中国海洋大学海洋与大气学院，教授，博士研究生导师。主要从事海洋数值模拟研究，关注内波与海洋混合以及资料同化等。
大气科学进展
Advances in Atmospheric Sciences
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