海洋变分数据同化中的最优化算法改进研究

项目名称： 海洋变分数据同化中的最优化算法改进研究

项目编号： No.41176003

项目类型： 面上项目

立项/批准年度： 2012

项目学科： 天文学、地球科学

项目作者： 李冬

作者单位： 国家海洋信息中心

项目金额： 55万元

中文摘要： 海洋观测资料中包含海洋要素的多种波长尺度信息。一个理想的海洋数据同化系统应该可以从观测资料中提取这些多尺度信息。而传统三维变分同化方法难以做到这一点，其根本原因在于：在同化过程中，由于海洋观测资料的匮乏及其时空分布的不均匀性，将导致目标泛函梯度在空间上存在非物理意义上的不连续性。而目前所使用的最优化算法，如共轭梯度法、L-BFGS法等，均无法处理这种梯度中的虚假信息。本研究拟基于递归滤波三维变分同化方法，研究改进最优化算法，使其可以处理目标泛函梯度非物理意义上的不连续问题，实现从长波到短波依次提取海洋观测资料中的多尺度信息。本研究预期可以提供一种适合于海洋观测现状的多尺度三维变分数据同化方法，切实提高海洋数据同化的分析精度，为海洋数值预报和海洋再分析等提供更有力的支持，具有重要的科学意义和广泛的应用前景。

中文关键词： 三维变分；数据同化；最优化算法；递归滤波；扩散滤波

英文摘要：

英文关键词： 3D-VAR；data assimilation；minimization algorithm；recursive filter；diffusion filter