基于 JEDI 系统的 TEMPO 数据同化能力演示：系统描述与评估
大气与海洋物理
2025-06-10 v1 应用统计
摘要
2023 年发射的温度层排放：监测污染 (TEMPO) 任务标志着空气质量监测的新时代，通过提供北美地区的高频率、轴向轨道的 NO2 列观测。本文首次实现了 TEMPO NO2 数据同化系统，采用联合努力数据同化集成 (JEDI) 框架。我们利用四维集合变分 (4DEnVar) 方法和集合数据同化 (EDA)，演示了一种新能力，即将 TEMPO 的每小时 NO2 反演结果与极轨道 TROPOMI 数据同化至 NASA 的 GEOS 组成预报模型 (GEOS-CF)。该系统在 CONUS 区域上评估 2023 年 8 月，使用包括潘达娜光谱仪、AirNow 地面站以及来自 AEROMMA 和 STAQS 野外 campaign 的气动观测作为独立测量。结果表明，同化系统成功整合了轴向轨道 NO2 观测，改善了列变量中的模型性能，并捕捉到了昼夜变化。然而，同化也导致表层 NO2 水平系统性降低，改善了与某些数据集(例如潘达娜、AEROMMA)的一致性，但与其他数据集(例如 AirNow)的比较恶化。这些发现突显了跨平台联合评估的重要性，并激励开发双浓度排放同化方案。虽然该系统造成高计算成本，主要来自预报模型，但正在进行的将 AI 基于模型模拟器集成工作，为可扩展的、实时同化地球大气组成数据提供了可行的路径。
引用
@article{arxiv.2506.07321,
title = {Capability demonstration of a JEDI-based system for TEMPO assimilation: system description and evaluation},
author = {Maryam Abdi-Oskouei and Jérôme Barré},
journal= {arXiv preprint arXiv:2506.07321},
year = {2025}
}
备注
30 pages, 18 figures