中国科学院知识创新工程重要方向项目(KZCX2-YW-QN203)
- 作品数：2 被引量：8H指数：1
- 相关作者：段晚锁张雅乐俞永强封凡更多>>
- 相关机构：中国科学院大气物理研究所中国气象局中国科学院大学更多>>
- 发文基金：中国科学院知识创新工程重要方向项目国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划更多>>
- 相关领域：天文地球更多>>
- 常数型最优强迫在校正预报模式中的作用
- 2013年
- 采用著名的Lorenz63模式,数值研究了常数型最优强迫在校正数值模式中的作用.结果表明,当数值模式仅考虑由于参数误差导致的随状态变量发展变化的模式误差时,在数值模式倾向方程叠加常数型最优强迫能够很好地抵消该类模式误差对预报结果的影响;当数值模式未考虑观测中依赖于时间的随机过程时,常数型最优强迫也可以较好地抵消由随机过程导致的模式误差的影响.实际情形中,数值模式预报结果同时受到由随机过程和参数不确定性导致的模式误差及其相互作用的影响.结果表明,常数型最优强迫方法同样能够在很大程度上抵消该类混合型模式误差对预报结果的影响.综上所述,即使模式物理过程产生的模式误差是依赖于时间变化的,在模式中叠加常数型最优强迫校正模式的方法也可以在很大程度上抵消模式误差对预报结果的影响.常数型最优强迫方法可能是一个较好的校正模式和改进模式预报技巧的方法.
- 封凡段晚锁
- 关键词：可预报性
- 四个耦合模式ENSO后报试验的“春季预报障碍”被引量：8
- 2012年
- 用CliPAS计划中3个气候模式和中国科学院大气物理研究所耦合模式FGOALS-g短期气候异常回报试验结果,将动力和统计方法相结合,考察了1982—2003年厄尔尼诺/拉尼娜事件发展期和衰减期海表温度春季可预报性障碍现象。结果表明,所考察的耦合模式对ENSO事件预报的误差发展存在明显的季节依赖性,最大误差增长通常发生在春季,发生显著的可预报性障碍现象。进一步分析发现厄尔尼诺事件和拉尼娜事件在发展期的季节预报障碍现象比衰减期明显,以厄尔尼诺事件发展期春季可预报性障碍现象最为显著,拉尼娜事件衰减期季节预报障碍现象不显著。研究还发现,预报误差的增长在ENSO事件冷暖位相具有显著的非对称性,发展期暖位相预报误差强于冷位相,而衰减期冷位相的预报误差比暖位相大。通过回归分析,诊断了海-气相互作用的强度,发现耦合系统在春季最不稳定,使预报误差最易在春季发展,从而导致可预报性障碍。
- 张雅乐俞永强段晚锁
- 关键词：海-气相互作用
