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本文由Shaoqing Zhang、Zhengyu Liu、Xuefeng Zhang、Xinrong Wu、Guijun Han、Yuxin Zhao、Xiaolin Yu、Chang Liu、Yun Liu、Shu Wu、Feiyu Lu、Mingkui Li和Xiong Deng共同撰写，分别来自中国海洋大学、俄亥俄州立大学、天津大学、哈尔滨工程大学、中国自然资源部、德克萨斯农工大学、威斯康星大学麦迪逊分校、普林斯顿大学和NOAA/GFDL等机构。该论文于2020年5月22日在线发表在期刊《Climate Dynamics》上，题为《Coupled Data Assimilation and Parameter Estimation in Coupled Ocean–Atmosphere Models: A Review》。本文的主题是综述耦合数据同化（Coupled Data Assimilation, CDA）和耦合模型参数估计（Coupled Model Parameter Estimation, CPE）在耦合海洋-大气模型中的研究进展与应用。

首先，本文介绍了CDA的概念及其重要性。CDA是指在耦合模型中直接进行数据同化，以优化初始条件并提高气候分析和预测的准确性。传统的非耦合数据同化（Uncoupled DA）分别在大气和海洋模型中进行同化，然后将结果组合为耦合模型的初始条件，这可能导致初始条件的不平衡，从而影响预测精度。CDA通过直接在耦合模型中进行同化，能够生成更为平衡和一致的初始条件，从而提高气候预测的准确性。CDA可以分为弱耦合数据同化（Weakly Coupled DA, WCDA）和强耦合数据同化（Strongly Coupled DA, SCDA）。WCDA在每个模型组件中分别进行同化，而SCDA则在耦合模型系统中进行全局同化，能够更好地利用观测信息。

其次，本文详细讨论了CDA的实施方法及其研究进展。CDA的实施方法包括四种主要技术：nudging、三维变分法（3D-Var）、四维变分法（4D-Var）和集合卡尔曼滤波（Ensemble Kalman Filter, EnKF）。nudging方法通过将模型状态变量向观测或再分析数据恢复，虽然简单易行，但缺乏不确定性估计。3D-Var和4D-Var方法通过最小化模型状态与观测之间的差异来优化初始条件，其中4D-Var能够在时间窗口内生成与模型动力学一致的解，但计算成本较高。EnKF方法通过集合模拟来估计背景误差分布，适用于复杂的多组件模型系统，但也面临计算成本高和采样误差大的挑战。此外，SCDA的实现是当前研究的重点，但由于耦合模型组件之间的复杂相互作用和多时间尺度变异性，SCDA的开发和优化仍面临诸多挑战。

第三，本文探讨了耦合模型参数估计（CPE）的研究进展。CPE是指利用观测数据优化耦合模型中的参数，以提高模型的预测能力。CPE可以通过目标函数（Objective Method）或与数据同化相结合的方法来实现。目标函数方法通过定义成本函数来测量观测与模型模拟结果之间的差异，并通过优化算法估计参数。与数据同化相结合的方法则通过状态向量扩展技术，在数据同化过程中同时估计模型状态和参数。CPE的研究目前主要集中于简单模型和中等复杂度的耦合模型，尽管在某些完美模型场景中取得了成功，但在真实观测数据中的应用仍需进一步研究。

第四，本文总结了CDA在气候分析和预测中的应用。CDA能够减少耦合模型初始条件中的初始冲击（Initial Shock），从而提高气候预测的准确性。初始冲击通常是由于大气和海洋模型分别进行同化导致的初始条件不平衡引起的。CDA通过直接在耦合模型中进行同化，能够生成更为平衡的初始条件，从而减少初始冲击。此外，CDA还被应用于气候状态估计和气候预测，例如在NOAA/GFDL、NCEP和ECMWF等机构的气候分析系统中，CDA已被用于生成气候再分析产品和初始化季节至年代际气候预测。

第五，本文讨论了CDA在耦合气候动力学研究中的应用。区域耦合数据同化（Regional Coupled DA, RCDA）方法通过仅在有限区域内进行同化，能够评估和理解远程气候影响。例如，RCDA被用于研究热带外气候系统对热带耦合气候系统的影响，特别是对ENSO（厄尔尼诺-南方涛动）发展的影响。此外，CDA还被用于数值天气预报中，通过耦合海洋-大气模型和改进的CDA方法，能够减少极端天气事件预测中的不确定性。

最后，本文总结了CDA的研究现状和未来挑战。尽管CDA在气候分析和预测中显示出巨大潜力，但其在高分辨率耦合模型中的实施仍面临计算资源和多尺度同化算法的挑战。此外，SCDA的优化和CPE在真实观测数据中的应用仍需进一步研究。未来的研究应关注如何提高耦合误差协方差的信噪比、开发高效的计算算法以及整合更多的观测数据。

本文的学术价值在于系统总结了CDA和CPE在耦合海洋-大气模型中的研究进展，并提出了未来的研究方向和挑战。对于从事气候建模、数据同化和气候预测的研究人员，本文提供了重要的理论参考和实践指导。