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研究作者与机构
本研究由Jingzhe Sun、Yingjing Jiang、Shaoqing Zhang、Weimin Zhang、Lv Lu、Guangliang Liu、Yuhu Chen、Xiang Xing、Xiaopei Lin和Lixin Wu共同完成。作者分别来自北京应用气象研究所、中国海洋大学物理海洋教育部重点实验室/前沿科学与技术深海多圈层与地球系统研究中心、南方海洋科学与工程广东省实验室、青岛海洋科学与技术试点国家实验室、齐鲁工业大学山东省计算机网络重点实验室等机构。研究发表于2022年6月23日的《Geoscientific Model Development》期刊。
学术背景
本研究的主要科学领域为地球系统模拟与数据同化（Data Assimilation, DA）。研究背景源于全球气候预测和再分析的需求，特别是对耦合数据同化（Coupled Data Assimilation, CDA）技术的开发。传统的非耦合数据同化方法在单一模型组件中独立同化观测数据，无法充分利用多组件之间的相互作用。本研究旨在开发一种在线（in-core）耦合数据同化系统（CESM-ECDA），以增强社区地球系统模型（Community Earth System Model, CESM）在气候预测和再分析中的能力。
研究目标
本研究的主要目标是开发并评估一种在线耦合数据同化系统，该系统能够在CESM中同时同化大气和海洋观测数据，并通过弱耦合数据同化（Weakly Coupled Data Assimilation, WCDA）方法减少模型误差，提高气候预测的准确性。
研究流程
1. 模型与算法简介
研究使用了CESM1.3-beta17_sehires38版本，包括大气模型（CAM5）、海洋模型（POP2）、海冰模型（CICE4）和陆地模型（CLM4）。数据同化算法采用集合调整卡尔曼滤波（Ensemble Adjustment Kalman Filter, EAKF），该算法通过保留先验样本的高阶矩（非线性信息）来提高同化精度。
完美模型实验设计
研究采用完美模型实验框架，通过添加白噪声生成伪观测数据，并利用这些数据评估同化系统的性能。实验设计包括控制实验（无同化）、单一大气数据同化实验（ADA）、单一海洋数据同化实验（ODA）以及弱耦合数据同化实验（CDA）。每种实验均使用12个集合成员，同化频率分别为6小时（大气）和1天（海洋）。
在线数据同化系统开发
研究开发了在线数据同化系统，通过内存管理实现模型与同化算法的高效集成。系统包括大气数据同化组件（ADA）和海洋数据同化组件（ODA）。ADA组件在CAM模型的有限体积（FV）和谱元（SE）动态核心中实现，同化表面压力（PS）数据；ODA组件在POP模型中实现，同化海表温度（SST）和海洋温度、盐度剖面数据。
系统评估与结果分析
研究通过完美模型实验评估了同化系统的性能。结果表明，ADA显著减少了大气表面变量的误差，PS的均方根误差（RMSE）减少了39%，其他变量（TS、QS、US、VS）的误差减少了15%-26%。ODA显著改善了海洋状态估计，SST的RMSE减少了77%。CDA进一步减少了海气通量的误差，表明弱耦合数据同化能够更有效地利用海气界面的交叉协方差信息。
主要结果
1. 大气数据同化结果
ADA实验显著改善了大气表面变量的估计精度。PS的RMSE从6.68 hPa降至4.05 hPa，TS、QS、US、VS的误差分别减少了16%-26%。SE动态核心下的ADA实验也表现出类似的改善效果，但误差减少幅度略低于FV动态核心。
海洋数据同化结果
ODA实验显著改善了海洋状态估计。SST的RMSE从0.58 K降至0.13 K，温度剖面的误差减少了25%，盐度剖面的误差减少了9.9%。深层海洋的误差减少幅度较小，表明上层海洋的同化效果更为显著。
弱耦合数据同化结果
CDA实验进一步减少了海气通量的误差，表明弱耦合数据同化能够更有效地利用海气界面的交叉协方差信息。SST的RMSE进一步减少了10.4%，表明大气观测数据的同化对海洋状态估计也有积极影响。
结论与意义
本研究成功开发了一种在线耦合数据同化系统（CESM-ECDA），并通过完美模型实验验证了其有效性。该系统能够显著减少大气和海洋状态估计的误差，为全球气候预测和再分析提供了重要的技术支持。此外，研究还证明了弱耦合数据同化在海气界面通量估计中的优势，为未来开发高分辨率长期气候再分析系统奠定了基础。
研究亮点
1. 开发了首个在线耦合数据同化系统（CESM-ECDA），实现了大气和海洋观测数据的高效同化。 2. 通过完美模型实验验证了系统的性能，显著减少了大气和海洋状态估计的误差。 3. 证明了弱耦合数据同化在海气界面通量估计中的优势，为未来气候再分析提供了新思路。
其他有价值的内容
研究还探讨了在线数据同化系统在计算效率上的优势。与离线模式相比，在线模式显著减少了初始化时间和I/O开销，使得长期气候再分析的计算效率大幅提高。此外，研究还提出了未来改进方向，包括增加集合规模以同化三维大气变量，以及开发强耦合数据同化（Strongly Coupled Data Assimilation, SCDA）系统。
以上报告详细介绍了本研究的背景、目标、流程、结果及其科学价值，旨在为相关领域的研究者提供全面的参考。