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谱松弛降尺度在高分辨率模式中的应用研究

摘要

准确、及时的高分辨率数值预报信息在实际应用当中有着重要地位，例如海上溢

油轨迹预测、海上搜救活动、海洋渔业定位鱼群等。由于边界效应的原因，从全球低

分辨率网格模式中积分计算高分辨率预报需要长时间的数据同化过程。这一过程对于

那些需要迅速获取小尺度场信息的临时应急模式来说时效性不足。而且应急模式短时

间内的积分结果与真实海洋环境存在很大误差。针对这些问题，本论文采用谱松弛动

力降尺度方法将全球低分辨率的大尺度信号快速同化到区域模式内部，同时利用大尺

度信号与小尺度信号的非线性耦合作用，让模式内部自由计算局部区域特征。

主要研究内容和结论如下：

（1）使用GLORYS12V1再分析数据，普林斯顿海洋数值模式作为研究区域模

式，选择日本以东的黑潮延伸体为研究区域，设计谱松弛降尺度孪生实验。验证谱松

弛动力降尺度快速校正大尺度场信息的可靠性，评估谱松弛算法对冷启动的临时应急

模式的短期预报效果改善能力。实验结果表明谱松弛算法在校正大尺度场方面效果显

著，相较于控制实验，在大尺度场上谱松弛实验模拟性能提升约30％，在小尺度上

谱松弛实验模拟性能提升约28％。

（2）第二组实验扩展到真实环境中，利用中分辨率成像光谱仪卫星观测数据验

证谱松弛在真实海洋中的可靠性。POM模式的初始场沿用孪生实验设置，松弛系数

设置为0.01，截断波长设置为70km。实验结果表明在卫星观测数据中谱松弛降尺度

优化效果依旧显著，相较于控制实验，谱松弛实验有明显的改善效果，大尺度温度信

号的改善可以达到27％，小尺度温度信号的提高达22％。

（3）第三组实验聚焦于谱松弛算法在不同截断波长和松弛系数设置下的表现，

进行了一系列的参数敏感性分析。实验结果表明，松弛系数为0.1，截断波长为

30km的情况下，谱松弛实验有最明显的改善，此时大尺度信号分量提升21.52％，小

尺度信号分量提升18.80％。实验结果显示区域模式能在短时间内校正大尺度分量。

本论文研究结果表明谱松弛动力降尺度算法有助于临时建立的应急模式快速校正

大尺度信号，提高模拟结果精度。谱松弛算法能够在短时间快速校正大尺度信号，提

升模式的响应速度，通过大尺度与小尺度之间耦合作用，从而提高小尺度模拟的精度。

关键词：谱松弛；动力降尺度；高分辨率模式预报；数值模拟

谱松弛降尺度在高分辨率模式中的应用研究

Abstract

Accurateandtimelyhigh-resolutionnumericalforecastinformationplaysasignificant

roleinpracticalapplicationssuchasoilspilltrajectoryprediction,marinesearchandrescue

activities,andlocatingfishschoolsinoceanfisheries.Duetoboundaryeffects,integrating

high-resolutionforecastsfromgloballow-resolutiongridmodelsrequiresaprolongeddata

assimilationprocess.Thisprocessistime-consumingandlackstimelinessforemergency

modelsthatneedrapidacquisitionofsmall-scalefieldinformation.Additionally,theshort-

termintegrationresultsofemergencymodelsoftenhavesubstantialdiscrepanciesfromthe

realoceanenvironment.Toaddresstheseissues,thispaperadoptsthe