模式同化系统的研发

　　本年度我们在CESM耦合模式中成功实现了利用EnKF同化系统的参数估计功能，用温盐剖面资料进行了KPP垂向混合参数化方案中的参数估计。着重考察了因参数的定常演变而造成的参数集合退化和参数估计发散问题。提出了根据状态变量的离散度增长率来计算参数协方差膨胀系数的方法，并应用于CESM中的参数估计。观测系统模拟实验的结果验证了该方法的可行性，并评估了参数估计在改进模式分析方面的效果。

　　同时，我们基于集合变换卡尔曼滤波器（LETKF），发展了Zebiak-Cane模式的集合耦合同化系统。在OSSE框架下，同化海表面温度异常资料，开展状态-参数估计试验，为ENSO集合预报提供初始条件和参数，研究多种膨胀技术对参数估计和ENSO预报的影响。结果表明，不同的膨胀技术都能够对模式参数进行成功估计；多参数估计相比较单参数估计和仅状态估计，提高了模式的模拟能力；使用多参数估计产生的初始条件和优化后的参数，提高了ENSO预报技巧；新提出的条件膨胀方案（N-CCI）在参数估计、状态模拟和ENSO预报中均有最好的表现，而EPES和CCI表现相对较差。

　　完成了WWB参数化方案对ENSO模拟和预报的研究，WWBs参数化方案有效地降低了CESM模式对WWBs的模拟偏差，加入参数化的WWBs的CESM对ENSO不对称性和多样性有更好的模拟能力，可以成功模拟出中太平洋型El Niño和极强El Niño事件，针对1982-2016年的后报实验，WWBs参数化方案显著提高了模式对ENSO暖位相的预报技巧。开展了过去138年ENSO集合后报实验，详细的评价了ENSO事件的预报技巧。同时，我们进行了多模式集合预报，将Z-C模式、IOCAS-ICM、NFSV-ICM、热带ICM和CESM模式进行集合，结果表明多模式集合，优于每一个单独的模式。

　　开展了基于CESM的集合长时间后报试验，我们构建了1880-2017的后报试验。初始化方案为简单的nudging方案，同化了500m以上的海洋温度以及500hPa以下的大气风场分量，DMI的有效预报可以提前3-4个月做出，WIO和EIO的有效预报可以分别提前6个月以上和3个月做出。如果时间段取常用的1982-2010年，DMI指数的有效预报时效可以提高到5个月，这与目前主流CGCM的预报技巧相近。这说明长时间后报试验的预报技巧的可靠性。同时，开展了IOD事件的可预报性研究，几乎所有的提前期和开始月的季节潜在可预测性都高于实际预测技能。这在以1月和4月为初始月份的预报中更为明显，这两个月起报的潜在可预测性大约比实际预测能力高出0.4-0.5。因此，通过对模型物理过程和初始化的改进，可以预期在北方春季初始化的实际预测技能可以得到显著提高。另一方面，以7月份为初始月份的预报，潜在预测技能和实际预测技能之间的差距相对较小，仅为0.1左右，说明该模型在预测IOD方面表现良好，改进空间较小。