Citation
Liu, L., and X. E. Chen, 2024: A spatially dependent nudging method and its application to a global tideassimilation. Adv. Atmos. Sci., https://doi.org/10.1007/s00376-024-4062-5.
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一种空间依赖的nudging方法及其在全球潮汐同化中的应用
摘 要
潮汐作为海洋中一个重要过程，在海洋和大气研究中起着至关重要的作用，因此在潮汐环流模型中准确模拟潮汐过程至关重要。基于顺序数据同化方法和Kalman增益矩阵的概念，本文提出了一种新的具有空间依赖系数的nudging方法用于潮汐同化。具有空间依赖系数的nudging方法不仅保留了传统nudging方法的优点，还能直接确定更合理的nudging系数的空间分布。以潮汐分量为例，我们进行了海平面数据同化实验，评估了分量的全球调和常数。结果表明，具有空间依赖系数的nudging方法成功减小了潮汐迟角偏差。使用新方法同化后，潮汐振幅和迟角的偏差分别比未同化情况减少了47%和18%，并且与传统nudging方法相比，分别减少了9%和11%。我们还将S-nudging方法应用于实际潮汐模拟，相对于传统方法，其效果显著增强，使其在海洋潮汐环流建模中具有很高的应用价值。
关键词：Nudging方法，海洋模型，同化，潮汐模拟
图1. 传统nudging方法同化示意图。红线代表的是over-nudged轨迹。
亮点
nudging同化方法是一种动态且高效的同化方法，适用于快速变化的潮汐过程。然而，在实际应用中存在一些问题。因此，基于nudging同化方法和Kalman增益矩阵的概念，开发了一种具有空间依赖系数的nudging同化方法用于潮汐同化。具有空间依赖系数的nudging方法成功减小了潮汐迟角偏差。使用新方法同化后， 潮汐振幅和迟角的偏差分别比未同化情况减少了47%和18%，并且与传统nudging方法相比，分别减少了9%和11%。
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《大气科学进展(英)》(Advances in Atmospheric Sciences，简称AAS)——中国大气科学领域学术水平最高的英文期刊之一，1984年创刊，1999年被SCI收录。最新影响因子6.5，JCR 一区。
AAS主要发表大气和海洋科学领域的创新性研究成果，刊登气候学、大气物理学、大气化学、大气探测、气象学、天气学、数值天气预报、海洋-大气相互作用、人工影响天气和应用气象学等各主要分支学科的国际最新创造性论文和研究进展的综合评述。AAS积极扩展栏目，除学术论文外，还设有数据描述文章、会议报告（特邀）、学科亮点(News&Views)（特邀）、展望（Perspectives）（特邀）及有关大气科学领域研究进展的讨论等。
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