中国科学院大气物理研究所陆面数据同化系统--LDAS-IAP/CAS

andrewsoong

中国科学院大气物理研究所陆面数据同化系统

The Land Data Assimilation System of Institute of Atmospheric Physics, Chinese Academy of Sciences

       数据同化起源于大气与海洋科学，可充分利用观测数据、模式预报以及误差信息尽可能得到模式状态变量的最优估计。相对于大气与海洋科学领域中数据同化而言，陆面数据同化的研究相对滞后。20世纪90年代后期，陆面数据同化的研究开始活跃。总得来说，最初的陆面数据同化研究多是一种探索性“模仿式”研究：研究者多是采用一些简单易行的同化方法（多是一些滤波方法）结合一些诸如土壤水方程（或者土壤温度方程）进行一些理想实验尤其是单点验证试验，而这些研究中所用的观测数据多为一些人造或者站点观测的土壤湿度数据。这些研究尽管简单，但是对于陆面数据同化发展起到了至关重要的作用，陆面数据同化正是借助这些探索性的工作开始蓬勃发展。
      这个阶段，我们也开始了陆面数据同化的探索性研究，初步建立了以NCAR/CLM2.0为模式平台、同时考虑土壤冻融过程以及次网格变异性的陆面数据同化系统，关于该系统的详细内容请见：Tian XiangJun and Xie zhenghui 2008: A land surface soil moisture data assimilation framework in consideration of the model subgrid-scale heterogeneity and soil water thawing and freezing, Science in China (D), 51(7),992-1000.以及 Tian XiangJun, Z. Xie, and A. Dai 2008: A land surface soil moisture data assimilation system based on the dual-UKF method and the Community Land Model, J. Geophys. Res., 113, D14127, doi:10.1029/2007JD009650.  该系统的同化要素（观测数据）仍然瞄准于观测的土壤湿度。该同化系统的出现为我们日后所建立的陆面数据同化系统提供了很好的借鉴作用：1. 我们首次尝试使用双通优化的策略同时对模式状态变量和模型参数进行同化和率定；2. 我们积累了大量的使用通用陆面模式NCAR/CLM的模式经验。
       常规站点观测数据的在时空分辨率以及代表性上的局限性在很大程度上制约了陆面数据同化研究的进展。在这种情形下，很多研究者转而走向了另外一个途径：采用多种再分析数据融合观测资料生成较高质量的大气强迫数据，驱动陆面过程模式生成较为可信的陆表变量数据集。比较出名就是所谓的全球陆面数据同化系统Global Land Data Assimilation System (GLDAS) (http://ldas.gsfc.nasa.gov/)以及北美陆面数据同化系统the North America Land Data Assimilation System (NLDAS) [Mitchell et al., 2004]等。尽管这些系统被命名为数据同化系统，其本质上并不是真正的同化系统而可以称之为陆面模拟系统。常规观测数据时空分辨率的不足阶段性地限制了陆面数据以及陆面数据同化系统的发展。
     与此同时，由于低频微波亮温具有受近地表土壤湿度影响大而受大气状态影响小的特点，可以用来反演地表土壤湿度。除了与地表土壤湿度具有密切的联系之外，微波亮温还跟其他地表变量诸如地表温度等具有一定的联系。而利用微波亮温反演土壤湿度时，往往会假设这些陆表变量固定不变，这样的假设不可避免地会造成一定的反演误差。另一方面，微波亮温所包含的土壤湿度观测信息也开始通过陆面数据同化直接同化到陆面模式的土壤湿度模拟当中去。其中比较典型的工作有Yang et al.,[2007]以及Tian et al.,[2009]的工作。Yang et al.[2007]的工作以SiB2模型为模式基础，采用一个比较简单的类变分同化方法，利用微波亮温数据对土壤湿度进行同化，稍微遗憾地是这个同化系统仅可以同化地表土壤湿度，而无法对整个土壤湿度廓线同化。而我们在2009年的工作(Tian et al.,2009)则采用一种自己最新发展的显式四维变分同化POD4DVar(Tian et al.,2008)利用微波亮温数据对整个土壤湿度廓线进行同化。在这个工作中，我们开始尝试以NCAR/CLM3模型为模式平台，该同化系统具有两个优点：一方面它采用一种双通优化的策略对土壤湿度以及模型参数进行优化；另一方面新的变分同化方法的使用能对整个土壤湿度廓线进行同化。由于通用陆面过程模式NCAR/CLM3在我国科研和业务单位应用甚广，这样的一个基于通用陆面模式NCAR/CLM3的陆面数据同化系统的出现必然具有较大的应用前景。
      后来我们又开发了另外一种新的可以同时模型状态变量和模式参数进行优化的参数率定方法EnPOD_P(Tian et al.,2010,WRR)。这个新的参数率定与其他相对流行的参数率定相比较具有精度高、计算性能强的特点。我们开始将这个新的四维变分同化POD4DVar以及参数率定方法EnPOD_P结合辐射传输模型Qh,Qp,LandEm都耦合进通用陆面模式NCAR/CLM3,由此建立了中国科学院大气物理研究所陆面数据同化系统（1.0版本）IAP-LDAS1.0。辐射传输模型在这个同化系统中起着搭建土壤湿度与微波亮温之间的关系的作用，也就是起到所谓的观测算子的作用。关于这个系统的最新测试工作请参见我们刚刚投到JGR的文章Tian et al., 2010,A  Microwave Land Data Assimilation System: Scheme and Preliminary Evaluation over China。
     鉴于IAP-LDAS的良好性能，国家气候中心业务也准备在其短期气候预测系统中使用IAP-LDAS以期获得比较准确的陆面初始场。
     另外，目前建立微波亮温和土壤湿度联系的辐射传输模型尽管发展较多，各有特色，但总得来说还各有不足。毫无疑问，起到观测算子的辐射传输模型对于微波亮温的模拟能力会在很大程度上决定着陆面数据同化系统的同化性能。既然任何辐射传输模型都不能包打天下，我们未来将耦合多个辐射传输模型进入IAP-LDAS，利用Bayesian模型平均的方式对微波亮温进行集合预报以期提高同化系统对微波亮温的模拟精度，从而提高IAP-LDAS的同化性能。为此我们还开发了一种基于BFGS优化算法进行Bayesian模型平均的新方法BMA-BFGS.

详细请见：http://cldas.cn/

研发团队
　　田向军，博士，中国科学院大气物理研究所副研究员，1975年12月生，2003－2006年在中科院大气物理研究所攻读博士学位，2006年底至2007年初在美国NCAR做访问研究。田向军博士目前主要从事陆面数据同化、参数率定、多模式集合模拟方面的工作，在数据同化、参数率定以及多模式集合平均方面提出了一些很有意思的新方法，他所研发的中国科学大气物理研究所全球陆面数据同化系统（1.0版本）即将在国家气候中心业务运行。
　　联系方式：email:tianxj@mail.iap.ac.cn
      电话：010-82995306

发表论文：

　　1. Tian et al., (2010) A Microwave Land Data Assimilation System: Scheme and Preliminary Evaluation over China, J. Geophys. Res., submitted.
　　2. 田向军、谢正辉、王爱慧、杨晓春（2010），一种求解贝叶斯模型平均的新方法，中国科学（D），投稿
　　3.  Tian, X., Z. Xie and A. Dai (2010), An ensemble conditional nonlinear optimal perturbation approach: formulation and applications to parameter calibration, Water Resour. Res, in press.
　　4.  Tian XiangJun, Z. Xie, A. Dai, C. Shi, B. Jia, F. Chen, and K. Yang 2009: A dual-pass variational data assimilation framework for estimating soil moisture profiles from AMSR-E microwave brightness temperature, J. Geophys. Res., 114, D16102,doi:10.1029/2008JD011600.
　　5  Tian XiangJun, Z. Xie, and A. Dai 2008: An ensemble-based explicit four-dimensional variational assimilation method, J. Geophys. Res., 113, D21124, doi:10.1029/2008JD010358.
　　6. Tian XiangJun, Z. Xie, and A. Dai 2008: A land surface soil moisture data assimilation system based on the dual-UKF method and the Community Land Model, J. Geophys. Res., 113, D14127, doi:10.1029/2007JD009650.
　　7. Tian XiangJun, A. Dai, D. Yang, and Z. Xie 2007: Effects of precipitation-bias corrections on surface hydrology over northern latitudes, J. Geophys. Res., 112, D14101, doi:10.1029/2007JD008420.
　　8. Tian XiangJun and Xie zhenghui 2009: An explicit four-dimensional variational data assimilation method based on the proper orthogonal decomposition: theoretics and evaluation, Science in China (D), 52(2),279-286.
   田向军、谢正辉 2009: 基于本征正交分解的显式四维变分同化方法：理论与验证，中国科学（D）,39(4),529-536
　　9. Tian XiangJun and Xie zhenghui 2008: A land surface soil moisture data assimilation framework in consideration of the model subgrid-scale heterogeneity and soil water thawing and freezing, Science in China (D), 51(7),992-1000.
  田向军、谢正辉 2008: 考虑次网格变异性和土壤冻融的土壤湿度同化方案，中国科学(D),38(5),1-9
　　10. Tian XiangJun, Xie zhenghui, Zhang shenglei and Liang miaoling 2006: A subsurface runoff parameterization with water storage and recharge based on the Boussinesq-Storage equation for a land surface model, Science in China (D), 49(6), 622-631.
田向军、谢正辉、张生雷、梁妙玲2006: 基于Boussinesq-storage方程同时考虑水分储存和入渗的地下径流机制，中国科学（D），36（4），375-384.
　　11. Tian XiangJun and Xie zhenghui 2009: Effects of sample density on the performance of an explicit four-dimensional variational data assimilation method, Science in China (D), 52(11),1849-1856.
  田向军、谢正辉 2009: 样本密度对一种显式四维变分同化方法同化性能的影响, 中国科学（D）,印刷中
　　12.Tian XiangJun, and Z.-H. Xie, 2009: An ensemble-based three-dimensional variational assimilation method for land data assimilation, Atmos. Oceanic Sci.Lett., 2, 125-129.
　　13.Tian XiangJun, Zhenghui Xie, Zhengdong Luo, and Jiang Zhu 2004: Nonlinear Galerkin mixed element methods for non stationary conduction-condition problems (III): time second order accuracy fully discrete format, C. J. Numer. Math. and Appl. , 26 (4): 1-22
  田向军、谢正辉、罗振东、朱江  2004: 非定常的热传导—对流问题的非线性Galerkin混合元法(III). 时间二阶精度的全离散化格式. 计算数学, 26 (3): 258-284
　　14. Yuan, X., Z. Xie, J. Zheng, X. Tian, and Z. Yang 2008: Effects of water table dynamics on regional climate: A case study over east Asian monsoon area, J. Geophys. Res., 113, D21112, doi:10.1029/2008JD010180.
　　15. 张生雷、谢正辉，田向军，师春香，陈锋 2006: 基于土壤水模型及站点资料的土壤湿度同化方法，地球科学进展，21（12），1350-1362
　　16. Jia Binghao, Xie Zhenghui,  Tian XiangJun,  Shi Chunxiang  2009: A soil moisture assimilation scheme based on ensemble Kalman filter using microwave brightness temperature, Science in China (D), 52(11),1835-1848.

kongfeng0824

数据不知道可以开放下载吗？

andrewsoong

kongfeng0824 发表于 2013-6-27 22:46

                               
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数据不知道可以开放下载吗？

这个你可以发邮件给田向军老师索要~~~这个可以的~~~此系统同化的是AMSR-E亮温资料~~~

mofangbao

谢谢楼主的介绍~

andrewsoong

mofangbao 发表于 2013-6-28 08:53

                               
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谢谢楼主的介绍~

目前已经有不少单位在使用此系统，欢迎大家咨询使用。

freekiller

看了lz给的链接，不过里面大部分链接是空的，比如使用手册，所以了解还比较少，希望lz再给我科普一下，谢谢

andrewsoong

freekiller 发表于 2013-6-28 10:32

                               
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看了lz给的链接，不过里面大部分链接是空的，比如使用手册，所以了解还比较少，希望lz再给我科普一下，谢谢

这个你可以看看研发者发表的学术论文，也可以发邮件向研发者索要用户文档，以及数据等等~~~这个都是可以的。目前有好几家单位都在使用这个系统~~~而且新版本的系统也即将发布~~~

freekiller

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具体见下图，请修改一下设置，谢谢

andrewsoong

freekiller 发表于 2013-6-28 10:55

                               
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好的~~~我竟然没注意到这个~~~~

gump945

田老师很牛的