在海洋模拟中，受模型物理和数值不确定性和近似的制约，海洋模型的模拟结果存在一定的误差。资料同化（Data Assimilation）方法则能通过吸收融合观测数据来提高海洋模型的模拟预测能力。然而，尽管资料同化在大中尺度海洋模拟中得到了成功的应用，但其在动力极度活跃的近岸河口-陆架水域的应用仍是一个挑战。对开阔大洋表现良好的资料同化方法在近海水域结果并不十分可靠。

    珠江河口-陆架系统受不规则的海岸线、复杂的地形以及变化的风场、径流和潮汐等多种因素影响，整体环流、温度和盐度在空间和时间上存在很大变化。过往对开阔大洋表现良好的资料同化方法在近海水域结果并不可用。

    据此，香港科技大学海洋动力学和模拟专项研究团队(https://odmp.ust.hk/)，开发了基于集合最优插值同化方法并适用于近岸的多变量资料同化系统。最新成果已发表在 Journal of Atmospheric and Oceanic Technology, doi: 10.1175/JTECH-D-20-0084.1.

1，基于潮汐周期的同化时间窗口的同化实验, 可以减少同化分析时模型与观测数据不对应造成的创新向量估计误差, 有效改善模拟结果, 尤其在河口和浅海地区. 据统计，在实验期间使用新同化方案能分别使海水温度和盐度的均方根误差（RMSE）降低33.0%和31.9% （图2）。

2，同化覆盖面大、空间分辨率高的海表温度遥感数据能有效地改善浅水区域和河口外海水上层的温度场模拟。而同化实时连续的浮标数据可进一步对模型结果进行时-空修正。

3，同时同化现场观测资料、浮标数据和遥感海温资料，可以有效改善海洋模型的三维模拟结果。同化现场观测数据可以有效纠正由于同化遥感海温数据后造成的盐度偏差。模型模拟温度和盐度场的改善，能减小层结和压力梯度等物理特性的模拟误差，进而改善河口环流模拟。