TY - JOUR A2 - Bonafoni, Stefania AU - Fu, Hongli AU - Yang, Jinkun AU - Li, Wei AU - Wu, Xinrong AU - Han, Guijun AU - Xie, Yuanfu AU - Zhang, Shaoqing AU - Zhang, Xuefeng AU -CAO，Yingzhi au -Zhang，Xiaoshuang py -2017 da -2017/12/05 ti-海洋多尺度数据同化SP -9315601 VL -2017 AB的潜在密度梯度依赖分析方案海洋数据同化（ODA）中的密度表面。众所周知，跨潜在密度表面的海洋混合比沿电势密度表面弱得多。但是，传统的ODA方案允许在潜在密度表面进行混合，因此可能导致额外的同化误差。在这里，一种使用模型背景的潜在密度梯度信息进行恢复观察性调整的新ODA方案旨在提高同化的质量。新方案已在多尺度三维变分框架内使用区域海洋模型进行了测试。结果表明，新方案有效地阻止了跨潜在密度表面的方向上观察信息的过度非物理投影，从而大大提高了同化质量。预测实验还表明，新方案通过提供更具动态一致的初始条件SN -1687-9309 UR -https：//doi.org/10.1155/1017/9315601 DO -10.1155/2017/2017/9315601 JF--1017/9315601 JF--气象学PB的进步-Hindawi kw -er-