段晚锁
- 作品数：45 被引量：197H指数：8
- 供职机构：中国科学院大气物理研究所更多>>
- 发文基金：国家自然科学基金国家重点基础研究发展计划中国科学院知识创新工程重要方向项目更多>>
- 相关领域：天文地球理学环境科学与工程文化科学更多>>
- 条件非线性最优扰动及其在天气和气候可预报性研究中的应用被引量：19
- 2005年
- 条件非线性最优扰动(CNOP)是非线性动力系统中满足一定物理约束条件,且在预报时刻有最大非线性发展的一类初始扰动.它不仅可以代表某一天气或气候事件的“最优前期征兆”,而且可以用来研究预报时刻对预报结果有最大影响的初始误差.在流体运动的(不)稳定性(或敏感性)问题研究中,它还可以代表最不稳定(或最敏感)的初始模态.CNOP还可以被用来估计某一天气或气候事件预报误差的上界.CNOP的上述物理特征在厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)的可预报性研究和海洋热盐环流(THC)的敏感性分析中得到了实现:在一个海气耦合ENSO模式中,CNOP代表了最容易发展成ENSO事件的初始模态(即最优前期征兆);在ENSO事件的预报误差研究中,CNOP代表了在预报时刻对ENSO预报有最大影响的初始误差.当CNOP作为观测ENSO事件的初始扰动时,它给出了ENSO事件预报误差的上界估计;当CNOP作为THC的最不稳定(或最敏感)的初始模态时,它揭示了THC对有限振幅扰动的非线性不对称响应.最后,讨论了CNOP方法在较复杂模式中的应用,结果表明CNOP方法对于较高维数的模式也是适用的,对应的优化算法也是有效的.
- 穆穆段晚锁
- 关键词：非线性可预报性
- 数值天气预报和气候预测可预报性研究的若干动力学方法被引量：11
- 2013年
- 简要回顾了数值天气预报和气候预测可预报性研究的若干动力学方法,包括用于研究第一类可预报性问题的线性奇异向量(LSV)和条件非线性最优初始扰动(CNOP-I)方法,以及Lyapunov指数和非线性局部Lyapunov指数方法。前两种方法用于研究预报或预测的预报误差问题,可以用于估计天气预报和气候预测的最大预报误差,而且根据导致最大预报误差的初始误差结构的信息,这两种方法可以用于确定预报或预测的初值敏感区。应该指出的是,LSV是基于线性化模式,对于描述非线性大气和海洋的运动具有局限性。因而,对于非线性模式,应该选择使用CNOP-I估计最大预报误差。Lyapunov指数和非线性局部Lyapunov指数可以用于研究第一类可预报性问题中的预报时限问题,前者是基于线性模式,不能解释非线性对预报时限的影响,而非线性局部Lyapunov指数方法则考虑了非线性的影响,能够较好地估计实际天气和气候的预报时限。第二类可预报性问题的研究方法相对较少,本文仅介绍了由我国科学家提出的关于模式参数扰动的条件非线性最优参数扰动(CNOP-P)方法,该方法可以用于寻找到对预报有最大影响的参数扰动,并可以进一步确定哪些参数最应该利用观测资料进行校准。另一方面,通过对比CNOP-I和CNOP-P对预报误差的影响,可以判断导致预报不确定性的主要误差因子,进而指导人们着力改进模式或者初始场。
- 段晚锁丁瑞强周菲凡
- 关键词：气候可预报性
- 2022年汛期气候趋势预测与展望被引量：1
- 2022年
- 中国是自然灾害频发的国家,气象灾害造成的损失占自然灾害造成损失的70%。2020年夏季出现超长梅雨期,长江和淮河发生洪水;2021年夏季,华北雨季开始早,结束晚,期间发生了“21·7”河南地区特大暴雨事件。这些气象灾害都对人民生命财产造成严重损失。因此,有必要提前对气候异常进行预测,以提高国家的防灾减灾能力。2022年3月,中国科学院大气物理研究所开展汛期(6~8月)的全国汛期气候趋势预测会商会。通过综合大气所各个数值模式和统计模型的结果,在未来4~6个月全球短期气候仍处在La Niña事件恢复到ENSO正常状态的背景下,预计2022年汛期(6~8月),东北东部和中部、华北大部分地区、黄河中下游、东南沿海、西北地区中部、西藏大部分地区、西南地区东部和云南大部分地区降水正常略偏多,其中环渤海湾地区降水偏多2~5成,可能发生局地洪涝灾害。全国其他大部分地区降水正常略偏少,其中长江下游地区和新疆北部降水偏少2~5成。预计今年登陆台风数正常略偏多。由于未来ENSO的趋势演变具有一定的不确定性以及夏季降水受到中高纬大气环流季节内变化的影响,因此,此次汛期预测结果具有一定的不确定性。我们将根据2022年春末、夏初大气环流和海洋等因子的实际演变趋势,做进一步补充订正预测。
- 彭京备郑飞范方兴陈红郎咸梅詹艳玲林朝晖张庆云林壬萍李超凡马洁华田宝强包庆穆松宁宗海锋王磊段晚锁周天军
- 关键词：夏季降水异常登陆台风
- 关于线性奇异向量和条件非线性最优扰动差别的一个注记
- 2015年
- 奇异向量(singular vectors,SVs)和条件非线性最优扰动(conditional nonlinear optimal perturbation,CNOP)已广泛应用于研究大气—海洋系统的不稳定性以及与其相关的可预报性、集合预报和目标观测问题研究。本文首先回顾了SVs和CNOP的发展历史,并简单描述了它们的基本原理;然后针对二维正压准地转模式,使用不同的范数组合,分析了第一线性奇异向量(first singular vector,FSV)和CNOP之间的异同。结果表明,当优化时间较短时,度量SVs和CNOP大小的范数不同也将导致FSV和CNOP相差很大,而当度量SVs和CNOP大小的范数相同时,FSV和CNOP之间的差别则主要是由非线性物理过程作用的结果。因此,针对不同的物理问题,应该选取合适的度量范数研究FSV和CNOP以及其所引起的大气或海洋动力学的异同,从而揭示非线性物理过程的影响机理。
- 霍振华段晚锁
- 关键词：非线性
- 初始扰动振幅和集合样本数对CNOPs集合预报的影响被引量：4
- 2019年
- 初始扰动振幅的大小和集合样本数对于集合预报取得更高预报技巧具有重要意义。本文将正交条件非线性最优扰动方法(orthogonal conditional nonlinear optimal perturbations,简称CNOPs)应用于概念模型Lorenz-96模式探讨了初始扰动振幅和集合样本数对集合预报技巧的影响,从而为使用更复杂模式进行集合预报提供指导。结果表明,由于CNOPs扮演了非线性系统中的最优初始扰动,从而使得当初始扰动振幅小于初始分析误差的大小时,CNOPs集合预报获得更高的预报技巧,并且CNOPs集合预报的最高预报技巧总是高于奇异向量法(singular vectors,简称SVs)集合预报的最高预报技巧。结果还表明,CNOPs集合预报倾向于具有一个合适的样本数时,达到最高技巧。更好的集合离散度--预报误差关系和更为平坦的Talagrand图(Talagrand diagram)进一步证明了CNOPs集合预报系统的可靠性,从而夯实了上述结果的合理性。因此,针对CNOPs集合预报,本文认为采用一个适当小于初始分析误差的初始扰动振幅和一个合适的集合样本数,有利于CNOPs集合预报达到最高预报技巧。
- 汪叶段晚锁
- 数值天气预报和气候预测的集合预报方法:思考与展望被引量：14
- 2019年
- 从初始误差、模式误差以及两者综合影响的角度,综述了天气、气候集合预报方法的研究进展,指出了传统方法的优势,同时也评论了这些方法的局限性,提出了对未来先进集合预报方法的一些思考,以及需要解决的挑战性问题和可能的应用。
- 段晚锁汪叶霍振华周菲凡
- 非线性最扰动在ENSO可预报性研究中的应用
- 用条件非线性最优扰动研究了ENSO的“前期征兆”和“春季可预报性障碍”问题。结果表明,条件非线性最优扰动比线性奇异向量更容易发展成ENSO事件,从而扮演了ENSO最优前期征兆的角色;其次,通过用条件非线性最优扰动考察EN...
- 段晚锁穆穆
- 关键词：厄尔尼诺可预报性非线性
- 文献传递
- 非线性优化方法在大气和海洋科学数值研究中的若干应用被引量：9
- 2005年
- 控制大气和海洋运动的模式是复杂的非线性模式,在考虑到线性奇异向量和线性奇异值只能描述切线性模式有效时段内小扰动发展的情况下,介绍了作者们近年来用非线性优化方法数值研究大气和海洋科学的有关工作,其中包括非线性奇异向量和非线性奇异值、条件非线性最优扰动、以及它们在数值天气和气候可预报性研究中的应用· 结果表明,上述非线性优化方法在很大程度上揭示了大气和海洋运动的非线性特征;此外,对可预报性问题的新分类也做了详细介绍,即最大可预报时间、最大预报误差和最大允许初始误差· 这种分类的应用背景是针对数值天气预报和气候预测产品的评价;最后,讨论了数值模式敏感性分析的非线性优化方法,该方法在一定条件下可以定量识别模式误差和初始误差。
- 段晚锁穆穆
- 关键词：气候可预报性
- ENSO可预报性研究的一个新方法:条件非线性最优扰动被引量：14
- 2003年
- 首先给出了条件非线性最优扰动的概念; 其次, 采用简单的ENSO海-气耦合模式, 通过比较条件非线性最优扰动和线性奇异向量的异同, 揭示出在气候可预报性研究中考察误差增长应该使用非线性模式; 然后, 使用条件非线性最优扰动, 初步研究了该ENSO模式的“春季预报障碍”问题.
- 穆穆段晚锁
- 关键词：ENSO可预报性研究
- 台风强度模拟的海温目标观测研究被引量：2
- 2022年
- 根据非线性强迫奇异向量(NFSV)型海温(SST)强迫误差识别的敏感性特征,通过观测系统模拟试验(OSSE)确定了12个热带气旋(TC)的强度模拟的海温目标观测最优布局。NFSV型SST强迫误差敏感区一般沿着台风移动路径,主要位于台风快速增强阶段。结果表明,在NFSV型SST强迫目标观测敏感区内以90km间隔加密海温观测,这些额外观测能够更加有效地改善TC强度的模拟技巧;与空间范围更大的非敏感区相比,在NFSV型SST强迫目标观测敏感区内进行目标观测,能够更加有效地改进TC强度的模拟能力,而当非敏感区内的局地观测区域逐步接近目标观测敏感区时,该局地区域的加密观测对TC强度模拟改善程度也逐步提高。进一步研究表明,上述目标观测对台风强度模拟水平的改善尤以NFSV型SST强迫误差大值区所对应的TC快速增强阶段最为明显。所以,在由NFSV型SST强迫误差确定的目标观测敏感区和敏感时段内加密观测,对台风强度模拟能力的提高最有效,而且在敏感区内以合适的间隔实施外场观测是最经济的观测策略。
- 姚佳伟段晚锁
- 关键词：热带气旋海温
