中國科學院海洋研究所在改進上層海洋混合參數化和減小海洋模式模擬誤差研究方面取得新進展

中國科學院海洋研究所張榮華研究組在改進上層海洋混合參數化和減小海洋和海氣耦合模式模擬誤差等研究方面取得重要進展，最新研究結果分別在Geophysical Research Letters和Climate Dynamics期刊上發表。

數值模擬是研究海洋及其變化的重要工具之一，但在當前的海洋與氣候模式中，海溫模擬存在很大誤差，包括赤道太平洋「冷舌」模擬過冷與溫躍層強度模擬偏弱等，其中一個主要原因在於海洋垂向混合過程的參數化方法中一些關鍵參數難以確定，因而有很大的不確定性。為此，這項工作已從兩個方面展開深入研究。對於海表混合層過程參數化，其海洋模擬中廣泛使用Kraus-Tuner-Niiler(簡稱KTN)bulk混合模型，但KTN模型中刻畫風攪拌作用引起混合效應的參數很難準確確定，使得模擬的赤道熱帶太平洋混合層深度有較大誤差。

本研究利用Argo等資料，採用對控制混合層深度方程中關鍵參數進行反算，以獲得隨季節和空間可變的參數場，並將其應用於一個熱帶太平洋海洋環流模式中。結果表明，採用反演算法獲得的時空可變的參數場，可有效改進模式對熱帶太平洋混合層深度和環流的模擬。對於混合層以下內區混合過程參數化，也利用Argo浮標觀測資料和細尺度參數化方法，可較準確地表徵海洋內部混合的背景混合特徵，計算出空間可變的背景混合係數並應用于海洋和氣候數值模擬中，也可有效減小模式誤差和提高海洋和氣候模式的模擬能力。該研究對於認清海洋及氣候模式誤差和改進其模擬具有重要的科學意義和應用價值，其方法可方便地應用於其他海洋和氣候模式以有效減小模擬誤差，也為有效利用Argo等觀測資料獲得上層海洋混合過程關鍵參數的空間分布，優化混合參數化方案、提高海洋模式模擬和預報能力提供了新思路。

該研究由博士研究生朱聿超和張榮華研究員完成，研究獲得了中科院戰略性先導科技專項、國家自然科學基金、青島海洋科學與技術國家實驗室、山東省泰山學者和自主創新計劃以及青島市領軍人才計劃等項目資助。

文章鏈接：

http://onlinelibrary.wiley.com/doi/10.1002/2017GL076269/full

新聞來源：中國科學院海洋研究所

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