Argo大洋觀測(cè)資料的同化及其在短期氣候預(yù)測(cè)和海洋分析中的應(yīng)用

張人禾 朱江 許建平 劉益民 李清泉 牛濤

1中國(guó)氣象科學(xué)研究院 災(zāi)害天氣國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，北京100081

2中國(guó)科學(xué)院大氣物理研究所 國(guó)際氣候與環(huán)境科學(xué)中心，北京100029

3國(guó)家海洋局第二海洋研究所 衛(wèi)星海洋環(huán)境動(dòng)力學(xué)國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室，杭州310012

4國(guó)家氣候中心，北京100081

1 引言

近年來(lái)與全球氣候變暖相伴隨的極端氣候事件頻發(fā)，給國(guó)民經(jīng)濟(jì)和社會(huì)發(fā)展帶來(lái)重大影響。海洋是氣候系統(tǒng)中的一個(gè)重要成員，對(duì)氣候異常的產(chǎn)生具有重要的作用。中國(guó)氣候異常與海洋熱狀況的變異具有密切的聯(lián)系，已有的研究表明，各大洋的海溫異常均會(huì)對(duì)中國(guó)氣候產(chǎn)生影響，如厄爾尼諾/南方濤動(dòng)（ENSO）（Huang and Wu, 1989；Zhang et al., 1999）、熱帶西太平洋暖池（Nitta, 1987; Huang and Sun, 1992）、熱帶印度洋（Li and Mu, 2001；Li et al., 2008；Hu et al., 2011）、大西洋（Lu et al., 2006；容新堯等, 2010）。因此，深入了解全球海洋的變異特征，是認(rèn)識(shí)中國(guó)氣候變異的一個(gè)重要基礎(chǔ)，對(duì)于中國(guó)的氣候預(yù)測(cè)具有重要的作用。

海洋觀測(cè)數(shù)據(jù)的匱乏，特別是大尺度、實(shí)時(shí)、深海觀測(cè)資料的空缺，一直是制約大氣和海洋科學(xué)發(fā)展的瓶頸。為了提高海洋的監(jiān)測(cè)能力，從1998年起，國(guó)際上開(kāi)始籌建 Argo（Array for Real-time Geostrophic Oceanography）全球?qū)崟r(shí)海洋觀測(cè)網(wǎng)。該計(jì)劃利用先進(jìn)的自持式剖面自動(dòng)循環(huán)探測(cè)技術(shù)，在全球海洋上形成一個(gè)由3000個(gè)以上衛(wèi)星跟蹤浮標(biāo)組成的海洋觀測(cè)陣列，即全球Argo實(shí)時(shí)海洋觀測(cè)網(wǎng)，對(duì)0～2000 m水深內(nèi)的海水溫度和鹽度實(shí)施長(zhǎng)期、高分辨率和大范圍的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)（許建平, 2002）。自Argo計(jì)劃實(shí)施以來(lái)，到目前由布放在全球海洋中的8500多個(gè)Argo浮標(biāo)，已觀測(cè)到88萬(wàn)余條剖面資料，并以每年10萬(wàn)條剖面的速度持續(xù)增長(zhǎng)。Argo大洋觀測(cè)網(wǎng)是目前唯一能夠立體觀測(cè)全球大洋的實(shí)時(shí)觀測(cè)系統(tǒng)，為研究大氣和海洋提供了前所未有的深廣視角。它的建立是海洋觀測(cè)的一場(chǎng)劃時(shí)代革命，填補(bǔ)了實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)大洋物理海洋環(huán)境的空白。截至2012年10月1日，布放在全球海洋中仍處于工作狀態(tài)的Argo剖面浮標(biāo)已達(dá)3564個(gè)，圖1給出了Argo浮標(biāo)目前在全球大洋中的分布狀況。

中國(guó)對(duì) Argo計(jì)劃的參與始于黃榮輝院士主持的“國(guó)家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展規(guī)劃項(xiàng)目”（973項(xiàng)目）“我國(guó)重大氣候?yàn)?zāi)害的形成機(jī)理和預(yù)測(cè)理論研究”（1998～2003）。該項(xiàng)目于2000年5月派出了以巢紀(jì)平院士為代表團(tuán)團(tuán)長(zhǎng)的“ENSO監(jiān)測(cè)、預(yù)測(cè)考察團(tuán)”，訪問(wèn)了美國(guó)國(guó)家海洋大氣局（NOAA）、Woods Hole海洋研究所、太平洋海洋環(huán)境實(shí)驗(yàn)室（PMEL）以及Scrippts海洋研究所等，對(duì)Argo浮標(biāo)技術(shù)、資料質(zhì)量控制方法以及浮標(biāo)布放、Argo大洋觀測(cè)網(wǎng)建立等相關(guān)情況進(jìn)行了深入細(xì)致的學(xué)習(xí)考察。經(jīng)我國(guó)海洋和大氣等科學(xué)領(lǐng)域的專(zhuān)家學(xué)者的積極推動(dòng)和共同努力，我國(guó)于2001年10月經(jīng)國(guó)務(wù)院批準(zhǔn)加入國(guó)際 Argo計(jì)劃，計(jì)劃在西太平洋和東印度洋布放100～150個(gè)Argo剖面浮標(biāo)，構(gòu)成我國(guó)的Argo大洋觀測(cè)網(wǎng)，并參與全球Argo實(shí)時(shí)海洋觀測(cè)網(wǎng)建設(shè)（許建平, 2006；許建平和劉增宏, 2007）。2002年，中國(guó)在印度洋海域投放了第一個(gè) Argo剖面浮標(biāo)，并被正式接納為國(guó)際Argo計(jì)劃成員國(guó)。到目前為止，中國(guó)已累計(jì)投放了140多個(gè)Argo剖面浮標(biāo)，建成了中國(guó)Argo大洋觀測(cè)網(wǎng)，建立了Argo剖面浮標(biāo)檢測(cè)規(guī)程、資料實(shí)時(shí)接收程序、資料處理和質(zhì)量控制方法等，能快速接收和處理由我國(guó) Argo計(jì)劃布放的全部浮標(biāo)觀測(cè)資料，并能按國(guó)際 Argo計(jì)劃的要求對(duì)觀測(cè)資料實(shí)施質(zhì)量控制，確保了測(cè)量數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確和可靠（許建平，2006，2010；劉增宏等，2006；許建平和劉增宏，2007）。同時(shí)，還能及時(shí)將全球海洋中的 Argo資料提供給廣大用戶免費(fèi)共享，使得我國(guó)海洋和大氣等領(lǐng)域的科研和業(yè)務(wù)部門(mén)能與國(guó)際同步獲取廣闊海洋上的豐富數(shù)據(jù)源，并展開(kāi)相關(guān)前沿研究和業(yè)務(wù)應(yīng)用。我國(guó)已成為世界上 9個(gè)（美國(guó)、英國(guó)、法國(guó)、日本、韓國(guó)、印度、澳大利亞、加拿大和中國(guó)）有能力向全球 Argo資料中心實(shí)時(shí)上傳Argo資料的國(guó)家之一。圖2給出了中國(guó)Argo大洋觀測(cè)網(wǎng)從浮標(biāo)布放、資料接收、質(zhì)量控制、到提供給用戶的結(jié)構(gòu)圖。中國(guó)加入國(guó)際Argo計(jì)劃，為我國(guó)科學(xué)家了解和掌握 Argo剖面浮標(biāo)的性能和特點(diǎn)，以及利用這些全新的觀測(cè)資料開(kāi)展海洋和大氣科學(xué)研究提供了基礎(chǔ)條件。

圖1 全球海洋中目前處于工作狀態(tài)的3564個(gè)Argo剖面浮標(biāo)分布（截至2012年10月1日，引自http://www.argo.net/ [2012-10-03]）Fig.1 Distribution of 3564 active Argo profiling floats in global oceans (up to October 1, 2012; from http://www.argo.net/ [2012-10-03])

圖2 中國(guó)Argo大洋觀測(cè)網(wǎng)從浮標(biāo)布放、資料接收、質(zhì)量控制到提供給用戶的結(jié)構(gòu)圖Fig.2 A schematic diagram of float deploying, data receiving, quality control, and user providing in Chinese Argo observing network

國(guó)際 Argo計(jì)劃及其全球?qū)崟r(shí)海洋觀測(cè)網(wǎng)的成功實(shí)施，取得了過(guò)去利用常規(guī)觀測(cè)儀器設(shè)備測(cè)量而無(wú)法得到的全球海洋信息，極大地提高了對(duì)海洋的監(jiān)測(cè)水平（許建平等, 2008；劉仁清和許建平,2009）。由于海洋在氣候變異中的重要作用，在氣象和海洋科研業(yè)務(wù)中應(yīng)用這一全新的資料，是深入認(rèn)識(shí)氣候變異、提高我國(guó)氣候預(yù)測(cè)、海洋監(jiān)測(cè)分析和預(yù)報(bào)能力的一個(gè)關(guān)鍵所在。利用 Argo大洋觀測(cè)資料，開(kāi)展海洋資料同化、海洋模式改進(jìn)的研究，并應(yīng)用于海洋分析和氣候預(yù)測(cè)研究，是提高我國(guó)短期氣候預(yù)測(cè)業(yè)務(wù)水平以及海洋監(jiān)測(cè)分析業(yè)務(wù)能力的重要研究?jī)?nèi)容。本文針對(duì)這些問(wèn)題，對(duì)我國(guó)開(kāi)展的Argo資料質(zhì)量控制、利用Argo資料開(kāi)展的有關(guān)海洋資料同化、短期氣候預(yù)測(cè)、海洋模式改進(jìn)、海洋表層流、溫鹽變化特征、厄爾尼諾/拉尼娜等（El Ni?o/La Ni?a）方面的研究進(jìn)行了綜述。這些研究實(shí)現(xiàn)了我國(guó)對(duì) Argo大洋監(jiān)測(cè)資料的充分應(yīng)用，研究成果也成功應(yīng)用到國(guó)家級(jí)業(yè)務(wù)中心，有效地提高了我國(guó)氣候預(yù)測(cè)、海洋監(jiān)測(cè)分析和預(yù)報(bào)能力。

2 Argo資料質(zhì)量控制

Argo剖面浮標(biāo)自由漂移的特點(diǎn)決定了其一旦被投放就難以回收，即無(wú)法對(duì)傳感器進(jìn)行實(shí)驗(yàn)室標(biāo)定。而浮標(biāo)上裝載的溫鹽深儀（CTD）傳感器，尤其是電導(dǎo)率傳感器容易受到海洋生物污染、生物殺傷劑泄漏等因素的影響，導(dǎo)致傳感器產(chǎn)生漂移，會(huì)使觀測(cè)值產(chǎn)生較大的偏差（Freeland, 1997；Oka and Ando, 2004）。國(guó)際Argo計(jì)劃預(yù)期的剖面浮標(biāo)觀測(cè)精度為壓力（深度）±5 dbar，溫度±0.005°C和鹽度±0.01（Argo Science Team, 2000）。溫度和壓力傳感器的測(cè)量精度目標(biāo)在 Argo計(jì)劃實(shí)施前就已經(jīng)能實(shí)現(xiàn)，但鹽度觀測(cè)資料的精度正面臨挑戰(zhàn)。利用傳統(tǒng)船載 CTD儀進(jìn)行測(cè)量時(shí)，可以通過(guò)采水樣來(lái)對(duì)鹽度觀測(cè)值進(jìn)行實(shí)驗(yàn)室校正，而 Argo剖面浮標(biāo)無(wú)法獲得這種“真實(shí)”的鹽度資料。Oka（2005）利用JAMSTEC（日本海洋科技中心）回收的3個(gè)Argo浮標(biāo)，對(duì)傳感器進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)室后校正，但這樣的回收由于費(fèi)用極其昂貴而無(wú)法推廣（Oka et al.,2002）。Wong et al.（2003）利用歷史水文觀測(cè)資料，開(kāi)發(fā)了一種校正 Argo浮標(biāo)鹽度資料的技術(shù)（稱(chēng)WJO方法），并被國(guó)際Argo資料管理組確定為Argo延時(shí)模式質(zhì)量控制的標(biāo)準(zhǔn)方法（Argo Data Management Team, 2002）；B?hme（2003）則在 WJO方法的基礎(chǔ)上，對(duì)歷史資料的選取方法進(jìn)行了改進(jìn)，并考慮了正壓行星渦度，在北大西洋亞極地海區(qū)取得了較好的校正結(jié)果。然而，WJO方法十分依賴(lài)于歷史水文觀測(cè)資料的數(shù)量和質(zhì)量，在一些歷史觀測(cè)資料稀少的海區(qū)（如南大洋）將無(wú)法取得理想的校正結(jié)果，而歷史資料質(zhì)量的高低或觀測(cè)時(shí)間的長(zhǎng)短等因素，都有可能影響校正的效果，甚至可能會(huì)把真實(shí)的水團(tuán)性質(zhì)變化誤認(rèn)為傳感器的漂移，對(duì)Argo資料的質(zhì)量控制始終不盡如人意（Kobayashi and Shinya, 2005）。

中國(guó) Argo實(shí)時(shí)資料中心在國(guó)際上率先提出了利用誤差消除法對(duì)浮標(biāo)鹽度觀測(cè)資料進(jìn)行校正（童明榮等，2003；許建平和劉增宏，2007），即采用在浮標(biāo)活動(dòng)海域的船載 CTD儀觀測(cè)或者采用布放新浮標(biāo)的辦法來(lái)校正老浮標(biāo)觀測(cè)的資料。該方法主要以現(xiàn)場(chǎng) CTD資料或假設(shè)浮標(biāo)的第一條觀測(cè)剖面沒(méi)有偏差為前提，盡管具有一定的局限性，但對(duì)歷史觀測(cè)資料稀少或缺乏的海區(qū)，無(wú)疑是一種簡(jiǎn)便而有效的方法。劉增宏等（2010）進(jìn)一步引入位勢(shì)電導(dǎo)比的概念，利用浮標(biāo)附近的現(xiàn)場(chǎng)、歷史 CTD資料，以及鄰近浮標(biāo)的觀測(cè)資料來(lái)檢驗(yàn)浮標(biāo)電導(dǎo)率傳感器的漂移，盡可能降低對(duì)浮標(biāo)長(zhǎng)期觀測(cè)資料的誤判，并利用現(xiàn)場(chǎng) CTD資料對(duì)出現(xiàn)漂移誤差的鹽度資料進(jìn)行校正。他們利用該方法對(duì)一個(gè)在海上觀測(cè)長(zhǎng)達(dá)4年的5900019號(hào)浮標(biāo)的電導(dǎo)率傳感器性能進(jìn)行了檢驗(yàn)，并通過(guò)與鄰近浮標(biāo)、CTD儀觀測(cè)資料及歷史水文觀測(cè)資料的比較，較好地分辨出了5900019號(hào)浮標(biāo)電導(dǎo)率傳感器產(chǎn)生的漂移故障，并利用浮標(biāo)附近的現(xiàn)場(chǎng) CTD資料及誤差消除法對(duì)該浮標(biāo)的鹽度觀測(cè)資料進(jìn)行了校正，并取得了較好的校正效果（劉增宏等，2010）。

在進(jìn)行資料同化時(shí)，針對(duì) Argo觀測(cè)資料，從資料的絕對(duì)大小和梯度兩個(gè)方面對(duì) Argo資料也進(jìn)行了初步質(zhì)量控制（張人禾等, 2004）。剔除了Argo觀測(cè)資料值中溫度高于 35°C和小于―5°C明顯不合理的剖面資料；同時(shí)要求與歷史觀測(cè)資料Levitus94（Levitus et al., 1994）在相應(yīng)格點(diǎn)的差的絕對(duì)值，不能大于隨深度的增加而減少的判據(jù)（從8°C到 4°C）；另外，剔除了梯度超過(guò)歷史觀測(cè)資料（Levitus94）在相應(yīng)格點(diǎn)梯度的2.5倍的剖面。

3 可同化包括 Argo等多種海洋觀測(cè)資料的全球海洋變分同化系統(tǒng)

國(guó)家氣候中心全球海洋資料四維變分同化系統(tǒng)（NCC-GODAS）（劉益民等, 2005）是在“太平洋和印度洋資料同化系統(tǒng)”（PIODAS）（劉益民等,2000）的基礎(chǔ)上建立的。NCC-GODAS包含觀測(cè)資料預(yù)處理系統(tǒng)、插值分析系統(tǒng)和所應(yīng)用的動(dòng)力模式。插值分析系統(tǒng)采用四維同化技術(shù)方案，在時(shí)間上設(shè)置一個(gè)4周的窗口，將此窗口之內(nèi)的觀測(cè)資料以一定的權(quán)重插入插值分析系統(tǒng)，在空間上采用三維變分方案。在未與大氣模式耦合前，NCC-GODAS還附帶一個(gè)海表風(fēng)應(yīng)力計(jì)算子系統(tǒng)，該系統(tǒng)是基于最優(yōu)插值（OI）分析的觀測(cè)海表大氣風(fēng)場(chǎng)和海洋模式流場(chǎng)。NCC-GODAS同化的觀測(cè)資料包括海表氣溫、海表氣壓、海表大氣風(fēng)場(chǎng)和拋棄式深水溫度計(jì)（XBT）的海溫垂直廓線的報(bào)文、船舶 XBT觀測(cè)資料、熱帶太平洋大氣海洋觀測(cè)陣列（TOGA/TAO）和日本浮標(biāo)的觀測(cè)資料（MOORING）。隨著國(guó)際Argo計(jì)劃的實(shí)施，Argo的全球溫鹽觀測(cè)資料也被引入了NCC-GODAS（張人禾等, 2004；Liu et al.,2005）。通過(guò)考慮將溫鹽之間的弱相關(guān)性引入其垂直相關(guān)，NCC-GODAS可以同時(shí)同化溫鹽資料。

圖3和圖4分別給出了NCC-GODAS全球海洋資料同化系統(tǒng)中包含和不包含 Argo資料時(shí)，與OISST-V2海洋表面溫度（Reynolds et al., 2002）之間的均方根誤差（rmse）的全球分布情況。從rmse的全球經(jīng)圈平均（圖3）來(lái)看，除了0°～45°E的區(qū)域外，同化Argo資料后的rmse明顯減小，表明在NCC-GODAS中同化Argo資料，使得海洋表面溫度與 OISST-V2之間的差異明顯變小，更接近于OISST-V2的分析場(chǎng)。對(duì)于rmse的全球緯圈平均（圖4），除了南半球熱帶外區(qū)域和北半球大約 80°N以北的區(qū)域外，包含 Argo資料后同化的海洋表面溫度有明顯的改善。事實(shí)上，在同化時(shí)段內(nèi)，南半球熱帶外以及北極極區(qū)附近的 Argo浮標(biāo)很少，導(dǎo)致了同化效果不明顯。另外，圖3中0°～45°E的范圍主要位于南大洋的中高緯度區(qū)域，這與圖4中給出的結(jié)果是一致的。

圖3 NCC-GODAS全球海洋資料同化系統(tǒng)中，全球海面溫度與OISST-V2之間的均方根誤差（rmse）的經(jīng)圈平均（單位：°C）：（a）中紅線和黑線分別為同化和不同化Argo資料的結(jié)果，（b）為二者之差。同化時(shí)段為2001年1月至2003年8月。（引自Liu et al., 2005）Fig.3 Root-mean-square error (rmse) of SST between OISST-V 2 and NCC-GODAS (time from January 2001 to August 2003, averaged in meridional direction).(a) Red line is NCC-GODAS with Argo and the black without Argo.(b) The difference between NCC-GODAS with Argo and NCC-GODAS without Argo.(From Liu et al., 2005)

建立了基于三維變分方法的通用海洋資料同化系統(tǒng)OVALS（Ocean Variational Analysis System）（朱江等, 2007）。該系統(tǒng)利用了不同海洋觀測(cè)系統(tǒng)的實(shí)時(shí)觀測(cè)數(shù)據(jù)，是目前國(guó)內(nèi)能夠同時(shí)同化地基和空基海洋觀測(cè)資料種類(lèi)最多的同化系統(tǒng)。此系統(tǒng)是一個(gè)具有廣泛適應(yīng)性的實(shí)用、先進(jìn)的海洋資料同化系統(tǒng)，能夠同化Argo浮標(biāo)、TAO浮標(biāo)、XBT，船舶報(bào)和高度計(jì)海面高度異常資料。而能夠同化這些資料是目前國(guó)際上衡量一個(gè)海洋資料同化系統(tǒng)是否完整的主要標(biāo)志。在OVALS同化系統(tǒng)中，采用了溫鹽協(xié)調(diào)同化方案。鹽度調(diào)整方案不僅考慮了平均溫鹽關(guān)系，也考慮了溫鹽關(guān)系的方差（Han et al.,2004）；在海面高度計(jì)資料同化中同時(shí)考慮了溫鹽背景誤差和非線性溫鹽關(guān)系的垂直相關(guān)，通過(guò)同化高度計(jì)資料來(lái)直接調(diào)整模式的溫度和鹽度場(chǎng)（Yan et al., 2004）。圖5給出了這種溫鹽協(xié)調(diào)同化方案對(duì)鹽度的影響，可以看出在海洋表層的10 m深處，溫鹽協(xié)調(diào)同化方案的效果不明顯；但在50 m和100 m深處，不經(jīng)調(diào)整時(shí)鹽度幾乎不變，與實(shí)際觀測(cè)不符，引入?yún)f(xié)調(diào)同化方案之后，鹽度與實(shí)際觀測(cè)有很好的符合。

與國(guó)際上變分同化系統(tǒng)相比，美國(guó)NCEP的同化系統(tǒng)（Behringer, 2006）是通過(guò)溫鹽關(guān)系由溫度觀測(cè)獲得相應(yīng)的鹽度，但這種方法在無(wú)溫度觀測(cè)的區(qū)域，鹽度也無(wú)法得到修正。高度計(jì)觀測(cè)幾乎覆蓋全球，通過(guò)非線性溫鹽關(guān)系，可以從海面高度信息中獲取次表層的溫鹽信息，這在一定程度上彌補(bǔ)了鹽度觀測(cè)稀少或缺乏造成的無(wú)法修正鹽度場(chǎng)的問(wèn)題。 Usui et al.（2006）和 Kamachi et al.（2008）的同化系統(tǒng)使用了溫鹽垂直EOF模態(tài)，EOF模態(tài)是通過(guò)大量的觀測(cè)資料分析得到的，工作量非常大，且沒(méi)有觀測(cè)的區(qū)域誤差較大，非線性溫—鹽關(guān)系的引入克服了這一問(wèn)題，使該同化系統(tǒng)不依賴(lài)于觀測(cè)的數(shù)量，既能夠同化現(xiàn)場(chǎng)觀測(cè)也能同化遙感資料，無(wú)論是近海還是大洋都有廣泛的適用性。OVALS同化系統(tǒng)在太平洋的同化結(jié)果與獨(dú)立觀測(cè)的比較表明（Xie and Zhu, 2010），總體上溫度的誤差不超過(guò)1.5°C，鹽度不超過(guò)0.2 psu。國(guó)外最新的澳大利亞BLUELINK同化系統(tǒng)（Oke et al., 2008）的結(jié)果在太平洋與獨(dú)立觀測(cè)的比較，其溫度同化結(jié)果均方根誤差最大值也在1.5度左右，而其鹽度結(jié)果均方根誤差的最大值在0.2～0.3 psu，即其鹽度同化結(jié)果稍遜于本系統(tǒng)的鹽度同化結(jié)果。

4 短期氣候預(yù)測(cè)

圖5 溫鹽協(xié)調(diào)同化方案對(duì)鹽度的影響（單位：psu）。黑線為鹽度觀測(cè)值，藍(lán)線為不調(diào)整時(shí)的值，綠線和紅線分別為利用不同方案調(diào)整后的鹽度。上、中、下圖分別為深度10 m、50 m、100 m，橫坐標(biāo)為時(shí)間（單位：d）。（引自Han et al., 2004）Fig.5 Effects of the temperature–salinity coordinated assimilation scheme on salinity (unit: psu).Black and blue lines are observations and assimilated salinity without using the coordinated assimilation scheme, respectively.Green and red lines are those using different coordinated assimilation schemes.Upper,middle, and lower panels are for the depth of 10 m, 50 m, and 100 m, respectively.The unit for the abscissa is d.(From Han et al., 2004)

利用國(guó)家氣候中心全球海氣耦合模式（NCCCGCM）（李清泉等, 2004），實(shí)現(xiàn)了 NCC-GODAS海洋資料同化系統(tǒng)與全球海氣耦合模式的耦合（張人禾等，2006）。多年（1998～2003年）夏季平均的模式回報(bào)中國(guó)降水距平百分率與觀測(cè)值的相關(guān)系數(shù)分布如圖6所示。多年回報(bào)試驗(yàn)結(jié)果表明，當(dāng)初始場(chǎng)中不包含Argo資料時(shí)（圖6a），回報(bào)的夏季中國(guó)降水與觀測(cè)值之間的正相關(guān)區(qū)域（圖中填色區(qū)）主要出現(xiàn)在我國(guó)東部黃河下游以北和115°E以東的黃河和長(zhǎng)江下游之間、長(zhǎng)江中游以南和以北地區(qū)以及西北偏西部等區(qū)域。當(dāng)初始場(chǎng)中包含 Argo資料時(shí)（圖 6b），回報(bào)的夏季中國(guó)降水與觀測(cè)值之間的正相關(guān)區(qū)域明顯擴(kuò)大，除了初始場(chǎng)中不包含Argo資料時(shí)的正相關(guān)區(qū)域外，在長(zhǎng)江以南、黃河下游和淮河流域以及西北的大范圍地區(qū)出現(xiàn)了正相關(guān)區(qū)域，原來(lái)在華北、黃淮、江淮、長(zhǎng)江以南地區(qū)以及新疆東部的負(fù)相關(guān)區(qū)大部分都變?yōu)檎嚓P(guān)。采用 Argo資料后除了長(zhǎng)江中下游附近的顯著正相關(guān)區(qū)域明顯變大外，在西北和華東地區(qū)也出現(xiàn)了顯著正相關(guān)區(qū)域。實(shí)際計(jì)算表明，模式回報(bào)的降水距平與觀測(cè)降水距平的相關(guān)為正的格點(diǎn)數(shù)占到了總格點(diǎn)數(shù)的51.88%，比未采用Argo資料時(shí)的正相關(guān)格點(diǎn)數(shù)（42.50%）增加了9.38%。

圖6 利用NCC全球海氣耦合模式對(duì)1998～2003年回報(bào)與觀測(cè)的中國(guó)夏季（6～8月）降水距平百分率相關(guān)系數(shù)分布：（a）不包含Argo觀測(cè)資料的同化資料作為初始場(chǎng)；（b）包含 Argo觀測(cè)資料的同化資料作為初始場(chǎng)。實(shí)線和虛線分別為正相關(guān)和負(fù)相關(guān)，黃色陰影區(qū)為正相關(guān)區(qū)域，紫色區(qū)域?yàn)轱@著正相關(guān)區(qū)域。（引自張人禾等, 2006）Fig.6 Correlation coefficients of the summer rainfall anomalies in 1998–2003 between observations and hindcasts of the coupled global climate model of National Climate Center (NCC-CGCM) (a) without and (b) with Argo data being assimilated.Real and dotted lines represent positive and negative correlations,respectively.Yellow and purple colored areas are positive correlation ones without and with statistical significance, respectively.(From Zhang et al., 2006)

圖7給出了以NCC-GODAS海洋同化資料為初始場(chǎng)，NCC-CGCM 全球海—?dú)怦詈夏Ｊ阶悦磕?4月起報(bào)，預(yù)報(bào)的熱帶太平洋厄爾尼諾/拉尼娜關(guān)鍵海區(qū) Nino3.4（5°S～5°N，120°W～170°W）的海面溫度距平與實(shí)況的比較。自 2005年起采用同化了Argo資料的 NCC-GODAS后，NCC-CGCM 預(yù)報(bào)系統(tǒng)預(yù)報(bào)的熱帶太平洋Nino3.4區(qū)海面溫度距平與觀測(cè)值的相關(guān)系數(shù)達(dá)到0.5左右。利用一個(gè)熱帶太平洋—全球大氣海氣耦合模式（周廣慶等，1998），進(jìn)行了Argo資料對(duì)ENSO預(yù)測(cè)改進(jìn)效果的試驗(yàn)。圖 8給出了該海氣耦合模式在海洋資料同化系統(tǒng)中同化和不同化Argo資料對(duì)Nino3區(qū)（5°S～5°N，150°W～90°W）海溫異?；貓?bào)結(jié)果的影響?？煽闯鐾疉rgo資料后，回報(bào)效果得到明顯的改進(jìn)。從1個(gè)月到8個(gè)月的回報(bào)結(jié)果來(lái)看，觀測(cè)和回報(bào)的Nino3區(qū)海溫異常之間的平均相關(guān)系數(shù)提高了0.1以上。對(duì)于取相關(guān)系數(shù)超過(guò) 0.6的預(yù)報(bào)技巧，在不同化Argo資料時(shí)，只有5個(gè)月左右；同化Argo資料后，預(yù)報(bào)技巧明顯提高，超過(guò)了8個(gè)月。

5 海洋動(dòng)力模式物理過(guò)程參數(shù)化方案的改進(jìn)

圖7 全球海氣耦合模式NCC-CGCM自每年4月起報(bào)的熱帶太平洋Nino3.4區(qū)（5°S～5°N，120°W～170°W）海面溫度距平（紅線）與實(shí)況（粗黑線）Fig.7 Forecasts of the sea surface temperature anomalies (SSTAs) in Nino3.4 region (5°S–5°N，120°W–170°W) in the tropical Pacific from April by NCC-CGCM (red line) and observations (thick black line)

圖8 中國(guó)科學(xué)院大氣物理研究所海氣耦合模式ENSO預(yù)測(cè)系統(tǒng)（IAP-NCP）對(duì)熱帶太平洋Nino3區(qū)（5°S～5°N，150°W～90°W）海面溫度距平的預(yù)報(bào)技巧（基于12年回報(bào)試驗(yàn)）。紅線和藍(lán)線分別為同化和不同化Argo資料的結(jié)果Fig.8 Forecast skill for SSTAs in the Nino3 region (5°S～5°N，150°W～90°W) in the tropical Pacific based on the 12-year hindcasts of the ENSO prediction system of Institute of Atmospheric Physics, Chinese Academy of Sciences (IAP-NCP).Red and blue lines stand for the results with and without Argo data being assimilated, respectively

在NCC-GODAS全球海洋同化系統(tǒng)中，海洋動(dòng)力模式為中國(guó)科學(xué)院大氣物理研究所大氣科學(xué)和地球流體力學(xué)數(shù)值模擬國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室（LASG）的L30T63 OGCM1.0模式（金向澤等，2000）。該模式采用了兩種垂直混合參數(shù)化方案，在30°S～30°N采用了基于Richardson數(shù)的參數(shù)化方案，而在其他區(qū)域采用了等密度混合方案。由于采用不同的垂直混合參數(shù)化方案，夏季海面溫度在過(guò)渡帶上出現(xiàn)了與觀測(cè)不符的不連續(xù)現(xiàn)象（Liu et al., 2005）。利用海水狀態(tài)方程以及 Argo浮標(biāo)的觀測(cè)結(jié)果，考慮到等密度混合方案中的穩(wěn)定度臨界值依賴(lài)于密度梯度，在過(guò)渡帶上將其重新定義為空間的函數(shù)而不是一個(gè)常數(shù)（Liu et al., 2005）。模式結(jié)果表明，利用Argo觀測(cè)資料對(duì)垂直混合參數(shù)化方案的修正，改進(jìn)了過(guò)渡帶區(qū)域夏季海面溫度的模擬結(jié)果，與觀測(cè)有更好的一致性。在 NCC-GODAS全球海洋同化系統(tǒng)中，采用了改進(jìn)后的L30T63 OGCM1.0海洋動(dòng)力模式。

Zebiak-Cane海洋模式（Zebiak and Cane, 1987）是在科研和ENSO預(yù)測(cè)業(yè)務(wù)中廣泛應(yīng)用的一個(gè)中間復(fù)雜程度的海洋模式，模式中次表層溫度距平和海洋混合層深度的關(guān)系由經(jīng)驗(yàn)關(guān)系給出，與觀測(cè)資料的比較表明，此經(jīng)驗(yàn)關(guān)系對(duì)赤道中東太平洋有較好的描述，而在赤道西太平洋與觀測(cè)值之間存在著較大差異（張人禾等, 2004）。根據(jù)Argo觀測(cè)資料，對(duì)Zebiak-Cane海洋模式中次表層溫度距平和海洋混合層深度的參數(shù)化方案進(jìn)行了改進(jìn)。圖9給出了按原方案和改進(jìn)后的新方案計(jì)算的熱帶西太平洋次表層溫度距平和海洋混合層深度的關(guān)系與實(shí)況的對(duì)比，由圖可看出，觀測(cè)到的實(shí)況表明隨著溫躍層距平的增加，次表層溫度距平也隨之增大；原參數(shù)化方案并沒(méi)有顯示出這種特征，隨著溫躍層距平的增加次表層溫度距平幾乎沒(méi)有變化；改進(jìn)后的參數(shù)化方案則顯示了與觀測(cè)到的實(shí)況具有一致的變化特征。由于原方案在熱帶西太平洋不能反映出實(shí)際觀測(cè)到的次表層溫度距平隨混合層深度的變化關(guān)系，使得Zebiak-Cane海洋模式對(duì)熱帶西太平洋海溫的模擬與觀測(cè)之間存在著較大的差異，而改進(jìn)后的新方案顯著提高了模式對(duì)熱帶西太平洋海溫變異的模擬能力，模擬結(jié)果與觀測(cè)之間有了較好的一致性（張人禾等，2004）。

對(duì)Zebiak-Cane海洋模式中次表層溫度距平和海洋混合層深度參數(shù)化方案的改進(jìn)，提高了該模式對(duì)熱帶西太平洋海溫變異的模擬能力，改進(jìn)了Zebiak-Cane海洋模式對(duì)ENSO的預(yù)測(cè)能力。將改進(jìn)后的方案應(yīng)用于Zebiak-Cane海洋模式，并將其與一個(gè)簡(jiǎn)單地考慮了海溫和風(fēng)應(yīng)力關(guān)系的統(tǒng)計(jì)大氣模式耦合；將此動(dòng)力海洋—統(tǒng)計(jì)大氣熱帶海氣耦合模式進(jìn)行了24年（1981～2005年）的長(zhǎng)期積分，開(kāi)展了ENSO的回報(bào)試驗(yàn)（張人禾等，2006）。圖10給出了分別利用改進(jìn)后和原次表層溫度距平和海洋混合層深度參數(shù)化方案、由動(dòng)力海洋—統(tǒng)計(jì)大氣熱帶海氣耦合模式提前6個(gè)月回報(bào)的熱帶太平洋海面溫度與觀測(cè)之間的相關(guān)系數(shù)分布，可看出新參數(shù)化方案的預(yù)報(bào)技巧顯著高于原參數(shù)化方案。對(duì)于采用原參數(shù)化的回報(bào)結(jié)果（圖10右圖），相關(guān)系數(shù)大于0.6的區(qū)域只出現(xiàn)在美洲沿岸5°N～10°N之間的小范圍區(qū)域內(nèi)，而在采用新方案的回報(bào)結(jié)果（圖10右圖）中，相關(guān)系數(shù)大于0.6的區(qū)域向西延伸到大約170°E并幾乎覆蓋了10°S到10°N之間的區(qū)域，在整個(gè)熱帶太平洋區(qū)域回報(bào)與觀測(cè)的海面溫度之間的相關(guān)系數(shù)明顯提高，特別是在原模式幾乎沒(méi)有預(yù)測(cè)能力的熱帶西太平洋區(qū)域，預(yù)測(cè)能力得到明顯的改善。模式回報(bào)結(jié)果顯示出與觀測(cè)一致的年際變化特征，并且年際變化的振幅也與觀測(cè)非常一致，基本上回報(bào)出了赤道太平洋區(qū)域海面溫度異常的演變特征，對(duì)厄爾尼諾和拉尼娜都能夠給出較準(zhǔn)確的回報(bào)（張人禾等，2006）。

海洋模式對(duì)熱帶西太平洋海溫模擬的改善，顯著提高了模式對(duì)ENSO的預(yù)報(bào)技巧，其原因主要在于熱帶西太平洋的海洋和大氣異常與ENSO循環(huán)有重要的內(nèi)在聯(lián)系。已有研究表明，與發(fā)生在中東太平洋的厄爾尼諾和拉尼娜事件相聯(lián)系的大氣異常風(fēng)場(chǎng)，首先在熱帶西太平洋區(qū)域出現(xiàn)，當(dāng)熱帶西太平洋對(duì)流層低層出現(xiàn)西風(fēng)異常時(shí)，赤道東太平洋海面溫度開(kāi)始升高，出現(xiàn)東風(fēng)異常時(shí)赤道東太平洋海面溫度從最高點(diǎn)開(kāi)始下降（張人禾和黃榮輝，1998；嚴(yán)邦良等，2001；黃榮輝等，2001）。對(duì)于與厄爾尼諾事件相聯(lián)系的熱帶太平洋次表層海溫正異常，也是首先出現(xiàn)在熱帶西太平洋，隨后向東傳播，次表層海溫正異常到達(dá)赤道東太平洋后發(fā)生厄爾尼諾事件（李崇銀和穆明權(quán)，1999；巢清塵和巢紀(jì)平,2001）。因此，海洋模式對(duì)熱帶西太平洋海溫的成功模擬，必然會(huì)提高海氣耦合模式對(duì)ENSO的預(yù)報(bào)技巧。另外，海洋模式對(duì)西太平洋海溫的合理描述，也是利用海氣耦合模式研究熱帶海洋對(duì)中國(guó)以及東亞氣候的影響、預(yù)測(cè)中國(guó)氣候變異的一個(gè)重要基礎(chǔ)。這是因?yàn)闊釒魈窖蟮臒釥顩r對(duì)中國(guó)以及東亞氣候有重要的影響（Nitta, 1987; Huang and Sun,1992）；厄爾尼諾對(duì)中國(guó)以及東亞氣候的影響，也是通過(guò)與厄爾尼諾相聯(lián)系的熱帶西太平洋上空的對(duì)流異常，導(dǎo)致熱帶西太平洋上空的大氣熱源變化，激發(fā)出的大氣 Rossby波引起西北太平洋上空的反氣旋異常，進(jìn)而對(duì)東亞和中國(guó)氣候產(chǎn)生影響（Zhang et al., 1996, 1999）。

圖9 由Zebiak-Cane海洋模式中的次表層溫度距平和海洋混合層深度參數(shù)化方案，計(jì)算得到的熱帶西太平洋次表層溫度距平與海洋混合層深度的關(guān)系及其與實(shí)況的對(duì)比。深藍(lán)色為實(shí)況，粉紅色和黃色分別為原參數(shù)化方案和利用Argo資料改進(jìn)后方案的計(jì)算結(jié)果。Fig.9 Comparison of observed relationship between subsurface temperature anomaly and mixed-layer depth in the tropical western Pacific with that calculated by the parameterization scheme in Zebiak-Cane oceanic model.Blue color stands for observations.Pink and yellow colors represent original parameterization scheme and improved one by Argo data, respectively

圖10 由動(dòng)力海洋—統(tǒng)計(jì)大氣熱帶海氣耦合模式提前6個(gè)月回報(bào)的熱帶太平洋海面溫度與觀測(cè)之間的相關(guān)系數(shù)分布。（a）和（b）為分別采用改進(jìn)后和原Zebiak-Cane海洋模式中次表層溫度距平和海洋混合層深度參數(shù)化方案的結(jié)果。（引自張人禾等, 2006）Fig.10 Correlation coefficients of SSTAs in the tropical Pacific between observations and hindcasts with a dynamical ocean–statistical atmospheric coupled model by leading 6 months.Left and right panels are results with original parameterization scheme of subsurface temperature anomaly and mixed-layer depth in Zebiak-Cane oceanic model and improved one by Argo data, respectively.(From Zhang et al., 2006)

6 利用 Argo浮標(biāo)漂流軌跡推算海洋流場(chǎng)

覆蓋全球大洋的Argo浮標(biāo)除了觀測(cè)2000 m以上海洋的溫度和鹽度外，也提供了 Argo浮標(biāo)在海洋表面的漂移軌跡，這些軌跡資料可用于推斷海洋表面和海洋中層洋流。但是，由于浮標(biāo)在海面漂流的時(shí)間短、定位精度相對(duì)較低以及在一條軌跡中的樣本少，使得利用衛(wèi)星定位直接估計(jì)的表面流場(chǎng)精度較低。使用浮標(biāo)軌跡定位點(diǎn)序列直接推斷出的表層和中層海流，由于定位點(diǎn)自身的誤差從150 m至1000 m不等，使得所估計(jì)出的流速不確定性較大。另外，表層漂流和海流垂直切變等的不確定性也對(duì)中層流的估計(jì)產(chǎn)生影響。針對(duì) Argo浮標(biāo)表面漂流軌跡定位點(diǎn)少且定位誤差較大，可能使表層流估計(jì)包含較大誤差這一缺陷，提出和發(fā)展了一個(gè)新的方法可以顯著減少由 Argo浮標(biāo)表面漂流軌跡及推斷表層流的誤差?？紤]到 Argo浮標(biāo)在海面自由漂流的軌跡主要受線性平均運(yùn)動(dòng)和慣性運(yùn)動(dòng)控制，忽略風(fēng)應(yīng)力與潮汐等小噪聲，針對(duì) Argo浮標(biāo)在海面的定位點(diǎn)序列，提出了基于Kalman濾波思想的最優(yōu)化分析方法（Xie and Zhu, 2008）。該方法可利用Argo浮標(biāo)的表面軌跡，實(shí)時(shí)估計(jì)全球海洋表面流場(chǎng)和海洋中層流。

圖11給出了利用該方法，采用2001年11月至2004年10月太平洋海域Argo浮標(biāo)軌跡估計(jì)出的平均表層流場(chǎng)。從圖11可看出，由Argo浮標(biāo)軌跡估計(jì)出的平均表層流場(chǎng)反映出了太平洋表層環(huán)流的基本特征。東太平洋的南赤道洋流（SEC）出現(xiàn)在20°S到赤道之間，6°N 附近為北赤道逆流（NECC），10°N～20°N之間為北赤道洋流（NEC）。北赤道洋流在西太平洋130°E附近，可看出明顯的南北分叉。在其他區(qū)域，也可以清楚地看出 60°S附近的南極繞極流（ACC）、臺(tái)灣島以東的黑潮，以及 130°W附近從40°N向南流到20°N的加利福尼亞海流。經(jīng)過(guò)上述最優(yōu)化分析所估計(jì)的表層海流誤差能由濾波前的5.3 cm/s減少至4.4 cm/s，從而達(dá)到與表面漂流浮標(biāo)估計(jì)流速相當(dāng)?shù)木龋淮送?，該方法還可以通過(guò)考慮流速垂直切變影響，提高中層流估計(jì)的質(zhì)量，與不考慮海流垂直切變的估算相比，中層流的估計(jì)誤差減少到0.21 cm/s（Xie and Zhu, 2008），與國(guó)際上其他分析方法所得精度相當(dāng)（如 Park等,2005）。

7 結(jié)束語(yǔ)

本文回顧了我國(guó)利用深海大洋上的 Argo剖面浮標(biāo)觀測(cè)資料，在質(zhì)量控制、資料同化、短期氣候預(yù)測(cè)、海洋模式物理參數(shù)化方案改進(jìn)、海洋流場(chǎng)估計(jì)等方面的研究，研究成果不僅對(duì)大氣和海洋變異的深入認(rèn)識(shí)具有重要的作用，也在國(guó)家氣象和海洋業(yè)務(wù)中得到了充分的應(yīng)用，對(duì)提高我國(guó)氣候預(yù)測(cè)、海洋監(jiān)測(cè)分析和預(yù)報(bào)能力發(fā)揮了重要作用。

NCC-GODAS全球海洋同化資料被美國(guó)哥倫比亞大學(xué)國(guó)際氣候預(yù)測(cè)研究所（IRI）的氣候資料庫(kù)吸納，在其網(wǎng)頁(yè)公開(kāi)發(fā)布，是當(dāng)時(shí)（2005年）國(guó)際上公開(kāi)發(fā)布的三類(lèi)海洋同化資料之一。NCCGODAS于2005年12月通過(guò)中國(guó)氣象局審批正式業(yè)務(wù)化，海洋同化資料作為業(yè)務(wù)產(chǎn)品在國(guó)家氣候中心的網(wǎng)站上發(fā)布。海洋資料同化系統(tǒng)OVALS在國(guó)家海洋環(huán)境預(yù)報(bào)中心得到業(yè)務(wù)應(yīng)用，目前其業(yè)務(wù)化厄爾尼諾實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)分析系統(tǒng)是在OVALS基礎(chǔ)上開(kāi)發(fā)的，在國(guó)家海洋監(jiān)測(cè)分析中發(fā)揮了重要作用。在OVALS基礎(chǔ)上，發(fā)展了一個(gè)南海高度計(jì)資料同化系統(tǒng)，較好地改進(jìn)了鹽度的估計(jì)（肖賢俊等, 2007）。另外，也在OVALS的基礎(chǔ)上進(jìn)行了海洋中尺度渦的同化研究，結(jié)果表明利用OVALS將高度計(jì)資料同化到海洋模式中，可以很大程度上改進(jìn)中尺度渦的模擬（高山等，2007）。利用Kalman濾波的最優(yōu)化分析方法（Xie and Zhu，2008），形成了基于Argo浮標(biāo)表面軌跡觀測(cè)的全球表層流資料集，有效填補(bǔ)了洋流資料的匱乏，該資料集已在網(wǎng)上公開(kāi)發(fā)布，供國(guó)內(nèi)外有關(guān)研究和業(yè)務(wù)使用。

圖11 利用2001年11月至2004年10月太平洋海域Argo浮標(biāo)軌跡估計(jì)出的平均表層流場(chǎng)。顏色表示流速大小。（引自Xie and Zhu, 2008）Fig.11 Averaged ocean currents in November 2001–October 2004 at the surface layer of the Pacific estimated by trajectories of Argo floats.Colors represent values of the current speed.(From Xie and Zhu, 2008）

全球海洋資料同化系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)，不僅提高了國(guó)家海洋監(jiān)測(cè)分析能力，也為?！?dú)怦詈夏Ｊ竭M(jìn)行季節(jié)和跨季度氣候預(yù)測(cè)提供更好的海洋初始場(chǎng)，從而改善模式的短期氣候預(yù)測(cè)能力。包含了 Argo資料的同化結(jié)果為海—?dú)怦詈夏Ｊ竭M(jìn)行季節(jié)氣候預(yù)測(cè)提供了更真實(shí)的海洋初始場(chǎng)資料，對(duì)預(yù)測(cè)水平的提高起到了重要作用。NCC-GODAS系統(tǒng)自2005年12月在國(guó)家氣候中心正式投入業(yè)務(wù)運(yùn)行以來(lái)，為國(guó)家氣候中心全球?！?dú)怦詈夏Ｊ竭M(jìn)行季節(jié)氣候預(yù)測(cè)業(yè)務(wù)提供了更好的海洋初始場(chǎng)資料，在全球海—?dú)怦詈蠘I(yè)務(wù)氣候預(yù)測(cè)模式NCC-CGCM對(duì)我國(guó)氣候和ENSO的預(yù)測(cè)中發(fā)揮了重要作用。另外，預(yù)報(bào)模式系統(tǒng)的整體能力不僅依賴(lài)于同化系統(tǒng)，而且依賴(lài)于模式本身。由于以前海洋觀測(cè)資料很少，海洋模式物理過(guò)程參數(shù)化方案中參數(shù)的選取往往是基于非常有限的觀測(cè)資料，在很大程度上是一種物理推斷，存在著很大的隨意性和不確定性。因此在建立同化系統(tǒng)的同時(shí)，還利用 Argo浮標(biāo)資料對(duì)模式中的物理參數(shù)化方案進(jìn)行改進(jìn)，提高了模式對(duì)真實(shí)海洋的描述能力。

觀測(cè)資料是大氣和海洋科學(xué)發(fā)展的基礎(chǔ)，也是開(kāi)展預(yù)報(bào)和預(yù)測(cè)業(yè)務(wù)的必要條件。觀測(cè)手段的創(chuàng)新所產(chǎn)生的新的大氣和海洋觀測(cè)資料，往往帶來(lái)大氣和海洋科學(xué)的重大進(jìn)展，并進(jìn)一步推動(dòng)大氣和海洋業(yè)務(wù)的發(fā)展。衛(wèi)星跟蹤的 Argo剖面浮標(biāo)技術(shù)的應(yīng)用，被譽(yù)為“海洋觀測(cè)手段的一場(chǎng)革命”。類(lèi)似于大氣中的無(wú)線電探空觀測(cè)，國(guó)際 Argo計(jì)劃的成功實(shí)施，實(shí)現(xiàn)了由3000多個(gè)Argo剖面浮標(biāo)進(jìn)行快速、準(zhǔn)確、大范圍地探測(cè)全球海洋0～2000 m水深內(nèi)的海水溫度、鹽度和浮標(biāo)在海面的漂移軌跡，獲得了大量來(lái)自海洋內(nèi)部的觀測(cè)資料，在很大程度上解決了海洋觀測(cè)資料匱乏這一長(zhǎng)期制約大氣和海洋科學(xué)和業(yè)務(wù)發(fā)展的瓶頸，給海洋和大氣科學(xué)以及業(yè)務(wù)的發(fā)展帶來(lái)了難得的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。這些資料的獲取及其在科研和業(yè)務(wù)中的應(yīng)用，將會(huì)大大促進(jìn)對(duì)大氣和海洋變異的深入了解和認(rèn)識(shí)，提高大氣和海洋的預(yù)測(cè)和監(jiān)測(cè)能力，在有效防御和減輕全球日益嚴(yán)重的大氣和海洋災(zāi)害方面具有重要的意義。

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