• 关键词：卫星红外光谱臭氧与甲烷观测资料  集合平方根滤波(EnSRF)同化  地球系统模式(CESM)  循环同化

• 基金项目：国家重点研发计划（No.2016YFA0600703，2017YFC1501704）；国家自然科学基金国际（地区）合作与交流项目（No.61661136005）；国家自然科学基金（No.61511011292）

• 陶正达
• 1. 南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心, 气候与环境变化国际合作联合实验室, 气象灾害教育部重点实验室, 南京 210044;2. 南京信息工程大学大气物理学院, 南京 210044

• 鲍艳松
• 1. 南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心, 气候与环境变化国际合作联合实验室, 气象灾害教育部重点实验室, 南京 210044;2. 南京信息工程大学大气物理学院, 南京 210044

• 陆其峰
• 中国气象局中国遥感卫星辐射测量和定标重点开放实验室/国家卫星气象中心, 北京 100081

• 官元红
• 1. 南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心, 气候与环境变化国际合作联合实验室, 气象灾害教育部重点实验室, 南京 210044;2. 南京信息工程大学数学与统计学院, 南京 210044

• 刘辉
• 中国气象局中国遥感卫星辐射测量和定标重点开放实验室/国家卫星气象中心, 北京 100081

• 赵立龙
• 南京信息工程大学气象灾害预报预警与评估协同创新中心, 气候与环境变化国际合作联合实验室, 气象灾害教育部重点实验室, 南京 210044

• 摘要：臭氧（O₃）与甲烷（CH₄）均是大气中重要的微量气体，对全球气候变化有着重要的影响.为提高全球范围的臭氧、甲烷在气候模式中的预报效果，使用集合平方根滤波（EnSRF）同化方法及地球系统模式（CESM）构建了CESM-EnSRF卫星资料同化预报系统，并通过设计试验，将大气红外探测器（AIRS）的臭氧与甲烷观测资料同化到气候模式中，对模式的同化再预报效果进行系统的测试与评估.结果显示，臭氧、甲烷分析集合均值的偏差及均方根误差皆低于背景集合均值的偏差及均方根误差.臭氧、甲烷的同化再预报偏差及均方根误差较控制实验都得到改善，但对5 hPa以上高度臭氧预报准确性的改进效果很小.随循环同化的进行，平流层臭氧与甲烷的平均同化改进率呈增加趋势，并逐渐趋于稳定；对流层平均同化改进率随时间变化不明显.试验表明，该系统可有效利用臭氧与甲烷的观测资料对模式场进行合理的改善，从而有效地提高臭氧、甲烷在气候模式中的再预报效果，但对于平流层顶-中间层高度（5 hPa以上）臭氧预报准确度的提高，模式中臭氧光化学过程的准确模拟较同化观测资料具有更重要的作用.此外，循环同化对提高5~150 hPa高度臭氧及1~200 hPa高度甲烷在CESM模式中的预报效果最有效.

• Abstract：Ozone and methane are important atmospheric trace gases,which have an important impact on climate change. In order to improve their forecast accuracy in the climate model, anassimilation system based on the ensemble square root filter (EnSRF) assimilation method and the community earth system model (CESM) has been built.We have designed experiments to assess the performance of this system by assimilating the observation data from the atmospheric infrared sounder(AIRS). The results showed that:①The ensemble mean bias and root mean square error of ozone and methane in the analysis fields are both lower than those in the background fields.②In the re-forecast experiment, the bias and root mean square error of ozone and methane are lower than those in the control experiment, except the ozone obove 5 hPa. ③The improvement rates(IRs) of ozone and methanein the stratosphere are improving by the data cycling assimilation at the beginning, andstabilizedgradually. In the troposphere, the IRs are stabilized during the whole experimental period. These results indicatethat the assimilation system can improve the rationality ofozone and methane in the background field by assimilatingthe observation data.And it can improve the reforecast accuracy of ozone and methane in the model. However, the ozone photochemistry performance of the model is more important than assimilating observation dataabove 5 hPa.In addition, the data cycling assimilation is more effective in improving the reforecast accuracyof ozone at 5~150 hPa, and methane at 1~200 hPa in the CESM.

• Key words：atmospheric infrared sounder ozone and methane observation data  ensemble square root filter assimilation (EnSRF)  community earth system model (CESM)  data cycling assimilation

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