中國科學院海洋環流與波動重點實驗室尹寶樹課題組基于ROMS模式四維變分同化方法，建成東中國海海洋動力環境四維變分同化預報系統，并實現業務化運行。

在海洋所海洋大數據中心支持下，研究實現了預報結果交互式展示和預報數據的下載（https://4dvars.apps.iocasdata.com/）。該系統采用新的含潮同化方法，實時同化近海現場觀測及遙感觀測資料，改善了海洋中尺度過程的短臨預報能力。同化的數據包括中科院近海觀測研究網絡（OMORN）黃海-東海海洋觀測站的浮標觀測數據、衛星觀測的海表面溫度、海表面高度、Argo浮標等多種海洋觀測數據。

該系統的建立是基于研究團隊發表在Ocean Modelling上的成果。該研究中，科研團隊采用新的含潮同化方法，評估同化不同觀測資料對模擬技巧的影響，闡述了同化對動力過程的影響及機制。除業務化預報系統同化的數據外，研究還同化了OSCAR海流分析場和漂流浮標的歷史數據，驗證了系統同化海流觀測數據的能力。

以往研究中，海洋模式在同化中往往不包含潮汐或在同化中濾掉潮汐，而這樣的方法在潮汐強迫較強的近岸區域有其局限性。本研究的創新點之一即是實現了東海陸架上含潮同化。由于潮汐和中尺度過程在時間尺度和振幅上的差異，二者不能同時同化。研究濾掉觀測中的潮汐，將其用模式模擬的潮汐替代，從而只訂正中尺度信號，保持潮汐信號不變。研究顯示，在暖季東海陸架上，在同化中包含潮汐可以減小海表面溫度和溫躍層以下的溫度預報偏差。

進一步研究發現：潮汐強迫的缺失，導致海洋混合層層結加強、海底混合減弱，使得熱量積聚于海洋上層，造成溫度預報的偏差。基于伴隨模式，研究定量評估同化對黑潮流量及黑潮入侵的影響，發現觀測影響在黑潮流量的計算斷面附近最大，沿著黑潮路徑有大值分布區。借助于伴隨模式，研究闡釋了觀測影響的物理機制，探明了觀測影響受模式預報技巧、波動傳播路徑、背景誤差協方差和觀測誤差協方差的設置等多種因素影響。該成果深化了科學家對同化如何影響模式動力過程的理解。

研究工作得到國家自然科學基金、中科院戰略性先導科技專項等的支持。