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基于條件非線(xiàn)性最優(yōu)擾動(dòng)方法和IOCAS ICM的ENSO可預(yù)報(bào)性研究

發(fā)布時(shí)間:2020-09-30 10:50
   厄爾尼諾(El Ni?o)是熱帶中東太平洋海溫異常增暖的海氣耦合現(xiàn)象,它的發(fā)生往往造成全球性的自然氣候?yàn)?zāi)害,因而備受?chē)?guó)際社會(huì)和學(xué)術(shù)界的高度關(guān)注。近幾十年來(lái)的不斷深入研究加深了對(duì)其動(dòng)力過(guò)程的理解以及數(shù)值模擬和預(yù)報(bào),但El Ni?o實(shí)時(shí)預(yù)報(bào)仍然存在著很大的不確定性。通常,初始場(chǎng)誤差和模式誤差被認(rèn)為是導(dǎo)致El Ni?o預(yù)報(bào)不準(zhǔn)確的主要原因。本文基于IOCAS ICM(中國(guó)科學(xué)院海洋研究所簡(jiǎn)化的海氣耦合模式),利用條件非線(xiàn)性最優(yōu)擾動(dòng)(CNOP)方法,考察初始場(chǎng)誤差和參數(shù)誤差以及其聯(lián)合效應(yīng)對(duì)El Ni?o可預(yù)報(bào)性的影響,并進(jìn)一步考察去除CNOP相關(guān)的敏感區(qū)的初始場(chǎng)誤差對(duì)預(yù)報(bào)改進(jìn)的效果,最后給出改進(jìn)模式的一些建議。本論文研究的主要內(nèi)容和結(jié)論如下:(1)考察了ICM對(duì)熱帶太平洋海表溫度(SST)的模擬和預(yù)報(bào)能力。表明ICM能夠準(zhǔn)確模擬出具有4年準(zhǔn)周期振蕩的ENSO現(xiàn)象,在冬季振幅達(dá)到極值。ICM在中太平洋海區(qū)具有較高的預(yù)報(bào)技巧,但同其他模式一樣,在跨春季預(yù)報(bào)時(shí),其預(yù)報(bào)技巧迅速降低,具有較強(qiáng)的春季預(yù)報(bào)障礙(SPB)現(xiàn)象。(2)揭示了模式中造成對(duì)El Ni?o預(yù)報(bào)最大不確定性的最優(yōu)初始場(chǎng)誤差(CNOP-I)時(shí)空特征。指出SST和海表高度(SL)的CNOP-I空間結(jié)構(gòu)與預(yù)報(bào)初始時(shí)刻所在季節(jié)有關(guān),這些初始場(chǎng)誤差會(huì)產(chǎn)生類(lèi)似Bjerknes正反饋機(jī)制以及溫躍層反饋機(jī)制,從而產(chǎn)生類(lèi)似La Ni?a模態(tài)的誤差演變過(guò)程?疾霤NOP-I引起的季節(jié)性誤差增長(zhǎng),表現(xiàn)出較強(qiáng)的SPB現(xiàn)象。針對(duì)CNOP-I誤差極值的局地性特征,揭示了ICM對(duì)ENSO預(yù)報(bào)的敏感區(qū)主要在中西太平洋表層以及東太平洋次表層,這些為目標(biāo)觀(guān)測(cè)提供了理論指導(dǎo)。特別地,考慮到隨季節(jié)變化的CNOPI,暗示ICM的敏感區(qū)也隨季節(jié)變化,從而建議采用隨季節(jié)而變的適應(yīng)性觀(guān)測(cè)來(lái)改善預(yù)報(bào)模式初始場(chǎng),會(huì)更有效提高模式對(duì)El Ni?o的預(yù)報(bào)能力,并能夠減弱SPB現(xiàn)象。(3)考察了CNOP-I相關(guān)的目標(biāo)觀(guān)測(cè)對(duì)El Ni?o預(yù)測(cè)技巧的提高程度。通過(guò)理想觀(guān)測(cè)系統(tǒng)模擬試驗(yàn)。發(fā)現(xiàn),相對(duì)于其他地區(qū),若在赤道中太平洋地區(qū)增加觀(guān)測(cè),能夠更有效地提高ICM對(duì)ENSO的預(yù)報(bào)技巧,可以使預(yù)報(bào)誤差減小25%左右;其次較為有效的地區(qū)為東太平洋。此外,也指出,僅僅去除某一區(qū)域的初始場(chǎng)誤差,會(huì)使其與初始場(chǎng)不匹配,從而甚至?xí)诡A(yù)報(bào)技巧降低。進(jìn)一步,實(shí)施CNOP-I相關(guān)的觀(guān)測(cè)網(wǎng),考察去除這些敏感區(qū)的初始場(chǎng)誤差對(duì)預(yù)報(bào)改善的效果,發(fā)現(xiàn)隨季節(jié)變動(dòng)的觀(guān)測(cè)網(wǎng)更有利于抑制預(yù)報(bào)誤差的發(fā)展:例如在中太平海區(qū)增加觀(guān)測(cè)基礎(chǔ)上,若在4-10月份補(bǔ)充赤道東太平洋的觀(guān)測(cè),會(huì)進(jìn)一步提高預(yù)報(bào)技巧,改進(jìn)預(yù)報(bào)效果達(dá)到62%以上。同時(shí),這種CNOP-I相關(guān)敏感區(qū)的觀(guān)測(cè)網(wǎng)能夠有效削弱ENSO預(yù)報(bào)的SPB現(xiàn)象,而去除非敏感區(qū)的誤差并不會(huì)削弱SPB現(xiàn)象甚至?xí)訌?qiáng)SPB。因而對(duì)于目標(biāo)觀(guān)測(cè)要充分考慮敏感區(qū)的季節(jié)性變化,才能最大化預(yù)報(bào)技巧的提高,進(jìn)一步證實(shí)了CNOP-I確定的敏感區(qū)對(duì)ENSO預(yù)報(bào)的重要意義。(4)用CNOP方法探討了模式誤差對(duì)El Ni?o預(yù)報(bào)的影響,如海氣耦合相對(duì)系數(shù)()和溫躍層反饋系數(shù)(0))的模式參數(shù)誤差以及其初始場(chǎng)誤差共同作用所造成的El Ni?o預(yù)報(bào)不確定性。揭示了最優(yōu)模式參數(shù)誤差(CNOP-P)空間結(jié)構(gòu)與El Ni?o事件本身有關(guān),同樣其所造成的誤差增長(zhǎng)也有很大的不確定性,在某些情況產(chǎn)生類(lèi)似La Ni?a模態(tài)的誤差增長(zhǎng),也會(huì)出現(xiàn)El Ni?o模態(tài)的誤差增長(zhǎng)。但是,CNOP-P誤差分布也有一定的局地性:誤差集中在中太平洋,0)誤差則集中在東太平洋冷舌區(qū)。這種誤差分布會(huì)使模式產(chǎn)生較強(qiáng)的Bjerknes正反饋和次表層對(duì)表層的熱力強(qiáng)迫效應(yīng),從而使得ICM模擬結(jié)果偏離真實(shí)海洋熱力狀況。進(jìn)一步,考察了在模式誤差和初始場(chǎng)誤差同時(shí)存在(C-CNOPs)的情況下,其對(duì)預(yù)報(bào)誤差發(fā)展的上限。指出,預(yù)報(bào)誤差的發(fā)展主要取決于初始場(chǎng)誤差,季節(jié)性的C-CNOPs引起的誤差演變與CNOP-I相似,而模式參數(shù)誤差引發(fā)的增強(qiáng)的Bjerknes正反饋和溫躍層效應(yīng)會(huì)進(jìn)一步擴(kuò)大誤差的發(fā)展。值得注意的是,CCNOPs也能產(chǎn)生類(lèi)似SPB現(xiàn)象,所引起的季節(jié)性誤差增長(zhǎng)遠(yuǎn)大于CNOP-P和CNOP-I以及CNOP-P和CNOP-I的線(xiàn)性組合(CNOP-I+CNOP-P);這表明SPB一方面可能由于特定類(lèi)型的初始場(chǎng)誤差造成,同時(shí)模式的不確定性也會(huì)對(duì)ENSO預(yù)報(bào)技巧的季節(jié)性變化產(chǎn)生影響,而且當(dāng)模式誤差和初始場(chǎng)誤差同時(shí)存在的情況下,ICM對(duì)El Ni?o的預(yù)報(bào)更容易出現(xiàn)SPB現(xiàn)象,從而造成預(yù)報(bào)技巧降低。(5)提出了基于IOCAS ICM改進(jìn)ENSO預(yù)報(bào)技巧的新思路。在考察CNOPP或者C-CNOPs參數(shù)誤差的空間特征時(shí),表現(xiàn)出明顯的局地特性:海氣系統(tǒng)相對(duì)耦合系數(shù)()誤差集中在中太平洋,次表層夾卷溫度反饋系數(shù)(0))誤差則集中在東太平洋冷舌區(qū)。換句話(huà)說(shuō),El Ni?o模擬對(duì)中太平洋的海洋和大氣的耦合關(guān)系特別敏感;同時(shí),東太平洋冷舌區(qū)的次表層對(duì)表層的熱力強(qiáng)迫過(guò)程也對(duì)用ICM模擬及預(yù)報(bào)ENSO有著重要的意義。因此為了提高ICM對(duì)El Ni?o的準(zhǔn)確模擬及預(yù)報(bào),除了提供更為精確的初始場(chǎng)外,對(duì)于中太平洋海洋與大氣間相互作用以及東太平洋冷舌區(qū)域次表層對(duì)表層的熱力強(qiáng)迫作用必須給予很好的處理,尤其是它們?cè)跀?shù)值模式中的表征和參數(shù)化方面。
【學(xué)位單位】:中國(guó)科學(xué)院大學(xué)(中國(guó)科學(xué)院海洋研究所)
【學(xué)位級(jí)別】:碩士
【學(xué)位年份】:2017
【中圖分類(lèi)】:P732.4
【部分圖文】:

時(shí)間序列,氣候研究,動(dòng)力模式,黑線(xiàn)


圖 1.1 美國(guó)哥倫比亞大學(xué)國(guó)際氣候研究所提供的關(guān)于 14 個(gè)動(dòng)力模式對(duì) ENSO 的預(yù)報(bào)情況,黑線(xiàn)為觀(guān)測(cè)的 Nino3.4 指數(shù),彩色線(xiàn)分別代表不同的模式(注意本工作所用的 IOCASICM 也被收錄其中),圖形來(lái)自 http://iri.columbia.edu/our-expertise/climate/forecasts/enso/current/準(zhǔn)確采用同化方法對(duì)預(yù)報(bào)技巧提高有著不可忽視的作用;第二是預(yù)報(bào)模式本身,基于所采用的海氣耦合模式或者復(fù)雜的氣候模式,積分相應(yīng)時(shí)間得到預(yù)報(bào)的時(shí)間序列。因此,預(yù)報(bào)模式和初始條件不確定性對(duì)預(yù)報(bào)誤差的產(chǎn)生備受?chē)?guó)際學(xué)者重視。1.2.2.1 初始場(chǎng)誤差引起的 ENSO 預(yù)報(bào)不確定性初始誤差隨預(yù)報(bào)時(shí)間的增長(zhǎng)問(wèn)題,也被稱(chēng)為第一類(lèi)可預(yù)報(bào)性問(wèn)題,對(duì)于任何氣候事件其預(yù)報(bào)時(shí)效總會(huì)存在上限,隨著預(yù)報(bào)時(shí)間的增長(zhǎng),預(yù)報(bào)將超過(guò)這個(gè)上限,因誤差太大,預(yù)報(bào)將失效。

框架圖,論文研究,框架圖,擾動(dòng)方法


基于條件非線(xiàn)性最優(yōu)擾動(dòng)方法和 IOCAS ICM 的 ENSO 可預(yù)報(bào)性研究式參數(shù)誤差同時(shí)存在時(shí)對(duì) ENSO 預(yù)報(bào)最大不確定性的影響。第五章是對(duì)本文的主要?jiǎng)?chuàng)新點(diǎn)及結(jié)論作總結(jié)討論,并對(duì)未來(lái)工作進(jìn)行展望

示意圖,耦合過(guò)程,框架,示意圖


圖 2.1 ICM 構(gòu)成框架示意圖及耦合過(guò)程強(qiáng)迫八個(gè)月,得到 ICM 的初始場(chǎng),隨后模式以自身耦合系統(tǒng)運(yùn)行。由于模式中對(duì)海氣耦合以及溫躍層對(duì)海表溫度的反饋采用了經(jīng)驗(yàn)參數(shù)化,所在一定程度上,ICM 對(duì)海表溫度的模擬取決于兩個(gè)參數(shù)化的準(zhǔn)確性,特別是關(guān) 以及 的確定(Zhang et al. 2013b;Gao and Zhang 2016),當(dāng) 和 過(guò)大,模式模擬的 SST 變率振幅非常強(qiáng),而過(guò)小時(shí)熱帶太平洋 SST 異常的變率表為衰減模態(tài),積分多年后將不會(huì)產(chǎn)生 ENSO 振蕩。通過(guò)一系列敏感性試驗(yàn),本取 =0.87 和 =1.0。這樣,ICM 能夠模擬出維持準(zhǔn) 4 年周期震蕩的 ENSO 循。2 ICM 數(shù)值模擬所需數(shù)據(jù)及分析過(guò)程為了構(gòu)造 ICM 中兩個(gè)統(tǒng)計(jì)模塊(τ和 )并進(jìn)行驗(yàn)證,需要用到不同的觀(guān)測(cè)

【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前4條

1 陳蔚;管兆勇;;2015/2016年超強(qiáng)El Nio在成熟/衰減階段對(duì)澳洲夏季風(fēng)環(huán)流與降水異常的影響[J];大氣科學(xué)學(xué)報(bào);2016年06期

2 李崇銀;潘靜;宋潔;;MJO研究新進(jìn)展[J];大氣科學(xué);2013年02期

3 張志華;黃剛;;不同類(lèi)型El Nino事件及其與我國(guó)夏季氣候異常的關(guān)系[J];南京氣象學(xué)院學(xué)報(bào);2008年06期

4 巢紀(jì)平,袁紹宇,巢清塵,田紀(jì)偉;熱帶西太平洋暖池次表層暖水的起源——對(duì)1997/1998年ENSO事件的分析[J];大氣科學(xué);2003年02期

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1 高川;基于一個(gè)中間型海氣耦合模式和四維變分同化方法改進(jìn)ENSO的模擬和預(yù)報(bào)[D];中國(guó)科學(xué)院研究生院(海洋研究所);2016年

2 徐輝;Zebiak-Cane ENSO預(yù)報(bào)模式的可預(yù)報(bào)性問(wèn)題研究[D];中國(guó)科學(xué)院研究生院(大氣物理研究所);2006年

3 段晚鎖;非線(xiàn)性?xún)?yōu)化方法在ENSO可預(yù)報(bào)性研究中的應(yīng)用[D];中國(guó)科學(xué)院研究生院(大氣物理研究所);2003年



本文編號(hào):2830733

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