本项目主要研究卫星遥感的SST和高度计资料协调同化方法。利用三维变分可以通过观测算子直接纳入动力约束关系的特性,本项目将选择一种有效的动力关系作为观测算子,使两种观测资料在同一个动力约束框架下协调同化,不会产生不平衡带来的噪音。这两种遥感资料在多数地区分布密集,但是在部分缺测较多地区分布稀疏。由于高斯型误差模型所具有的缺陷,单纯改变误差相关模型中的特征相关长度,无法充分提取小尺度的观测信息。本项目将设计一个厚尾型的非高斯背景误差协方差模型,在资料分布密集地区可以提取更多小于特征长度尺度的小尺度信息,同时又能保证缺测较多的观测稀疏地区有限的观测信息可以有效传递到分析增量上。综合两种方案,本项目将能最大化的利用观测信息,使卫星遥感的SST和高度计资料得到有效同化。
英文主题词ocean data assimilation;background error covariance;altimeter data;sea surface temperature;