【摘要】：數(shù)值模擬是研究海洋及其變化的重要工具之一,但在當前的海洋與氣候模式中,海溫的模擬存在很大的誤差,包括赤道太平洋“冷舌”模擬過冷與溫躍層強度模擬偏弱等,其中一個主要原因在于海洋垂向混合過程的參數(shù)化方法中,一些關鍵參數(shù)的確定有很大的不確定性和人為性。因此本文系統(tǒng)地研究了導致誤差出現(xiàn)的原因,并提出了一個新的優(yōu)化方案,旨在減小熱帶太平洋溫度的模擬偏差。在本論文的第一部分,我們首先對比了兩種垂向混合方案在熱帶太平洋海洋環(huán)流模式中的表現(xiàn)。一種是基于經(jīng)典混合層模型KTN的Chen混合方案,另一種是基于湍流封閉模型的KPP混合方案。總體而言,Chen方案對熱帶太平洋SST的模擬優(yōu)于KPP方案,但是,會加大次表層的暖誤差。這主要是由于Chen方案在赤道外地區(qū)高估了風攪拌的混合效應。相比于KPP方案中流剪切不穩(wěn)定模型,Chen方案中的Peters模型估算的垂向渦擴散系數(shù)更小,導致模擬的赤道東太平洋SST更暖。為了進一步優(yōu)化KPP方案,我們將Peters模型引入到KPP方案中,結果顯示KPP方案的模擬結果得到了極大的改善,“冷舌”的模擬偏差降低約30%,并且不會引起Chen方案中對次表層溫度的負面影響。在本論文的第二部分,我們討論如何對Chen混合方案進行改進。通過影響海表面溫度的變化,混合層深度在氣候系統(tǒng)中扮演著重要的角色。為了描述混合層深度的變化,KTN整體混合層方案早在上世紀六十年代被提出,并且被許多海洋環(huán)流模式所應用。但是,KTN模型在模擬熱帶太平洋混合層深度時存在較大的誤差。部分原因是由于在KTN模型中,風攪拌引起的混合效應表征為2m_0u_*~3,而m_0的選取存在一定的不確定性。按照傳統(tǒng)做法,m_0的取值為空間一致的常數(shù),但這種假設不符合最近的觀測研究結果。因此在本文的研究中,我們利用采用觀測反演的方法,計算獲得了時空變化的m_0,并將其應用于一個熱帶太平洋海洋環(huán)流模式中,評估時空變化的m_0對模式模擬結果的影響。結果表明,應用反演方法獲得的m_0可以較大地提高模式對熱帶太平洋混合層深度的模擬。同時,模擬的熱帶太平洋淺層經(jīng)向翻轉(zhuǎn)流更強,造成赤道東太平洋存在更強的上升流。更強的上升流帶來更多的次表層冷水,引起SST降低。本文進一步討論了風應力與混合層深度變化的對應關系,對m_0的時空分布進行物理解釋。在本論文的第三部分中,我們對海洋模式中背景混合系數(shù)的表述進行優(yōu)化,并利用海洋和氣候模式研究其對熱帶太平洋海溫場模擬的影響。用于刻畫海洋內(nèi)部垂向混合的背景混合系數(shù),其取值通常采用10~(-5) m~2/s。然而在熱帶太平洋地區(qū),近些年來的觀測結果表明,背景混合系數(shù)應是10~(-6) m~2/s量級,遠低于模式中的取值。雖然現(xiàn)階段對熱帶地區(qū)弱背景混合系數(shù)的現(xiàn)象有了一定的認識,但如何將其應用于數(shù)值模擬中,以及量化其與模式誤差的關系,一直是重要的研究課題。湍流微尺度觀測資料匱乏,無法滿足數(shù)值模擬對覆蓋全海盆取值的要求。本研究采用Argo浮標資料,利用細尺度參數(shù)化方法,計算了熱帶太平洋背景混合系數(shù)的空間結構。并將其應用到海洋環(huán)流與氣候模式中,結果表明“冷舌”與溫躍層的模擬得到了很大的改善,可以有效減小25%的模式誤差。這是由于背景混合系數(shù)的減小直接導致通過溫躍層向海洋內(nèi)區(qū)輸送的熱量減少。熱量積累在混合層之下、溫躍層之上,導致上層海洋層結降低,Ekman層厚度增加。引起赤道上升流減弱,垂向平流過程的冷卻效應減弱,導致SST升高。溫躍層內(nèi)背景混合系數(shù)的減小直接導致次表層獲得熱量有所降低;同時赤道外的次表層降溫可以通過副熱帶環(huán)流平流的作用輸送到赤道區(qū)域,可以進一步加強次表層的降溫過程。本文最后綜合提出集以上參數(shù)化方案于一體的優(yōu)化方案。該方案集合了KPP方案和Peters流剪切不穩(wěn)定模型的優(yōu)勢,并利用細尺度參數(shù)化方法估算了背景混合系數(shù)。將其應用于海洋環(huán)流模式的實驗表明,赤道上的“冷舌”誤差減小了70%左右。該方案也可以方便地應用于其他海洋和氣候模式中以有效減小模擬誤差。因此,本研究對于認清海洋及氣候模式誤差產(chǎn)生機理、改進模式模擬和預報能力都具有重要科學意義和應用價值。
【學位授予單位】：中國科學院大學(中國科學院海洋研究所)
【學位級別】：博士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：P73
【圖文】：

在當前的海洋和氣候模式中存在較大的系統(tǒng)性誤差，這些誤差嚴重限制了模式對氣候預報和未來氣候變化趨勢預估的能力。因此評估和減少模式系統(tǒng)性誤差一直是熱點研究內(nèi)容之一。CMIP5（Phase 5 of the Coupled Model IntercomparisonProject）模式結果表明（圖 1.1），年平均 SST 的系統(tǒng)性誤差主要包括南大洋 SST模擬過高，副熱帶地區(qū) SST 模擬過低。在熱帶地區(qū)，太平洋和大西洋的東南海區(qū) SST 模擬過高，沿赤道的“冷舌”模擬過強、過于向西擴展（Wang et al.，2014；Zuidema et al.，2016；Richter，2015）。SST 的誤差同時會伴隨著風場的誤差，例如過強的“冷舌”可以通過 Bjerknes 正反饋機制增強沿赤道太平洋的東風（Liand Xie，2014）。同時，觀測事實表明熱帶東南太平洋降水強度相對較弱，但在大多數(shù) CMIP5 模式中降水模擬偏強，相應的海表面溫度、海表面風場與觀測也存在較大的差異（Zhang et al.，2007），被稱為“double ITCZ（熱帶輻合帶，Intertropical Convergence Zone）”問題。

海洋垂向混合參數(shù)化優(yōu)化方案及對海洋環(huán)流和氣候模式的改進此之外，誤差的另一個重要來源是參數(shù)化方案中的不確定性。例如，應用依綠素濃度的太陽短波輻射穿透參數(shù)化方案，可以減少海洋環(huán)流模式中“冷舌擬過強的系統(tǒng)性誤差（Murtugudde et al.，2002）。氣候模式應用波致混合參方案后，“冷舌”誤差也得到一定的改善（Song et al.，2012）。垂向混合是海非常重要的次網(wǎng)格過程。前人的研究結果已經(jīng)證實，不同的垂向混合參數(shù)化，不同的參數(shù)選定，對模式結果都會產(chǎn)生非常顯著的影響（例如 Li et al.，2001urue et al.，2015），是決定模式性能的關鍵因素。因此，下一小節(jié)將論述垂向的物理機制和現(xiàn)今主要的參數(shù)化方案。

1.2.2 垂向混合參數(shù)化方案簡介觀測資料表明，在海洋的不同深度區(qū)域，垂向混合強度及產(chǎn)生機制并不相同。如圖1.3所示，在上層海洋，風強迫和不穩(wěn)定浮力強迫可以引起強烈的湍流運動，4

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本文編號：2768349