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卫星反演海冰浓度的同化和9月份北极海冰预测的前景( Assimilation of Satellite-retrieved Sea Ice Concentration and Prospects for September Predictions of Arctic Sea Ice )
YF Zhang M Bushuk M Winton B Hurlin L Jia
目前的GFDL季节预报系统在没有直接海冰资料同化的情况下，实现了回溯海冰范围(SIE)技术。在这里，我们在GFDL的下一代预测系统--预测和地球系统研究无缝系统(SPEAR)中开发海冰数据同化，它被证明是季节性海冰预测的关键技术来源。利用集合平差卡尔曼滤波(EAKF)将卫星海冰浓度(SIC)观测资料同化到GFDL海冰模拟器2版(SIS2)中。通过JRA-55再分析，对海冰物理进行了扰动，形成了一个由大气强迫的冰-海洋成员组成的集合。从1982年到2017年，每5天进行一次同化，同期在泛北极和区域尺度进行评估。为了减轻同化超调问题和改进分析，海表温度(SST)恢复到日最佳插值海表温度版本2(OISSTv2)。SIC同化和海温恢复的结合将分析误差从自由运行模式（30%）的3倍大到观测误差水平（10%）。灵敏度试验表明，同化定位半宽(190km)的选择接近最佳，通过减小观测误差或将同化频率从5天增加到每天，可以进一步略微减小SIC分析误差。一项滞后相关分析表明，在不到2个月的提前期内，从SIC初始化开始，预测技能有了实质性的提高。
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