海洋科学中的数值模式通常有一些重要的次网格物理过程需要进行参数化以在模式中表达出来。这些参数化过程的算法有其物理基础,但中间的某些关键参数有着很大的不确定性,并将影响模式的长期积分结果。海冰模式的融池方案中存在这样的不确定参数。由于观测条件的限制,这些关键参数往往需要大量的敏感性试验来确定,但受到巨大计算量的限制。伴随模式方法提供了参数估计的另一种思路,已被用于海冰模式参数的估计和优化。但伴随模式的研发往往需要模式代码转换的方法得到,是一件耗时、困难的工作。目前,尚未研发融池伴随模式,用于融池参数估计。本文首先构建了CICE6海冰模式中CESM融池参数化方案的伴随模式,并使用伴随模式对融池纵横比参数进行了参数估计。本文还使用估计的参数进行了模拟,评估了使用估计的参数对融池及海冰模拟的影响。主要结论如下:(1)通过模式代码转换的方式,可以正确地构建融池参数化方案的切线性模式和伴随模式。(2)利用融池正向模式、融池伴随模式和L-BFGS极小化算法,构建了融池参数估计算法。使用CICE6.0默认参数值下模式向前积分的结果作为“观测”约束对算法进行了验证,结果表明,参数估计算法是正确且有效的。(3)使用MODIS观测资料作为约束,对CESM融池方案的融池纵横比参数进行了分时段、分海域的估计。结果表明,不同于CICE6默认值,估计的参数随着时间变化。同时,多年冰上估计的参数和一年冰上估计的参数有显著的差异。使用估计的融池参数,进行了海冰模拟的试验。结果表明,相对于使用默认参数的模拟结果,使用估计参数模拟的融池覆盖率更接近观测。对海冰模式中的融池参数进行伴随估计是优化融池参数,减小参数不确定性的基础,有助于优化海冰模式。