【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(dāng)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(guò)冷與溫躍層強(qiáng)度模擬偏弱等,其中一個(gè)主要原因在于海洋垂向混合過(guò)程的參數(shù)化方法中,一些關(guān)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(dǎo)致誤差出現(xiàn)的原因,并提出了一個(gè)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(duì)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�？傮w而言,Chen方案對(duì)熱帶太平洋SST的模擬優(yōu)于KPP方案,但是,會(huì)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(fēng)攪拌的混合效應(yīng)。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(kuò)散系數(shù)更小,導(dǎo)致模擬的赤道東太平洋SST更暖。為了進(jìn)一步優(yōu)化KPP方案,我們將Peters模型引入到KPP方案中,結(jié)果顯示KPP方案的模擬結(jié)果得到了極大的改善,“冷舌”的模擬偏差降低約30%,并且不會(huì)引起Chen方案中對(duì)次表層溫度的負(fù)面影響。在本論文的第二部分,我們討論如何對(duì)Chen混合方案進(jìn)行改進(jìn)。通過(guò)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(jì)六十年代被提出,并且被許多海洋環(huán)流模式所應(yīng)用。但是,KTN模型在模擬熱帶太平洋混合層深度時(shí)存在較大的誤差。部分原因是由于在KTN模型中,風(fēng)攪拌引起的混合效應(yīng)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(shè)不符合最近的觀測(cè)研究結(jié)果。因此在本文的研究中,我們利用采用觀測(cè)反演的方法,計(jì)算獲得了時(shí)空變化的m_0,并將其應(yīng)用于一個(gè)熱帶太平洋海洋環(huán)流模式中,評(píng)估時(shí)空變化的m_0對(duì)模式模擬結(jié)果的影響。結(jié)果表明,應(yīng)用反演方法獲得的m_0可以較大地提高模式對(duì)熱帶太平洋混合層深度的模擬。同時(shí),模擬的熱帶太平洋淺層經(jīng)向翻轉(zhuǎn)流更強(qiáng),造成赤道東太平洋存在更強(qiáng)的上升流。更強(qiáng)的上升流帶來(lái)更多的次表層冷水,引起SST降低。本文進(jìn)一步討論了風(fēng)應(yīng)力與混合層深度變化的對(duì)應(yīng)關(guān)系,對(duì)m_0的時(shí)空分布進(jìn)行物理解釋。在本論文的第三部分中,我們對(duì)海洋模式中背景混合系數(shù)的表述進(jìn)行優(yōu)化,并利用海洋和氣候模式研究其對(duì)熱帶太平洋海溫場(chǎng)模擬的影響。用于刻畫(huà)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(lái)的觀測(cè)結(jié)果表明,背景混合系數(shù)應(yīng)是10~(-6) m~2/s量級(jí),遠(yuǎn)低于模式中的取值。雖然現(xiàn)階段對(duì)熱帶地區(qū)弱背景混合系數(shù)的現(xiàn)象有了一定的認(rèn)識(shí),但如何將其應(yīng)用于數(shù)值模擬中,以及量化其與模式誤差的關(guān)系,一直是重要的研究課題。湍流微尺度觀測(cè)資料匱乏,無(wú)法滿足數(shù)值模擬對(duì)覆蓋全海盆取值的要求。本研究采用Argo浮標(biāo)資料,利用細(xì)尺度參數(shù)化方法,計(jì)算了熱帶太平洋背景混合系數(shù)的空間結(jié)構(gòu)。并將其應(yīng)用到海洋環(huán)流與氣候模式中,結(jié)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(dǎo)致通過(guò)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(dǎo)致上層海洋層結(jié)降低,Ekman層厚度增加。引起赤道上升流減弱,垂向平流過(guò)程的冷卻效應(yīng)減弱,導(dǎo)致SST升高。溫躍層內(nèi)背景混合系數(shù)的減小直接導(dǎo)致次表層獲得熱量有所降低;同時(shí)赤道外的次表層降溫可以通過(guò)副熱帶環(huán)流平流的作用輸送到赤道區(qū)域,可以進(jìn)一步加強(qiáng)次表層的降溫過(guò)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(shì),并利用細(xì)尺度參數(shù)化方法估算了背景混合系數(shù)。將其應(yīng)用于海洋環(huán)流模式的實(shí)驗(yàn)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(yīng)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(duì)于認(rèn)清海洋及氣候模式誤差產(chǎn)生機(jī)理、改進(jìn)模式模擬和預(yù)報(bào)能力都具有重要科學(xué)意義和應(yīng)用價(jià)值。
【學(xué)位授予單位】：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】：博士
【學(xué)位授予年份】：2018
【分類號(hào)】：P73
【圖文】：

在當(dāng)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(yán)重限制了模式對(duì)氣候預(yù)報(bào)和未來(lái)氣候變化趨勢(shì)預(yù)估的能力。因此評(píng)估和減少模式系統(tǒng)性誤差一直是熱點(diǎn)研究?jī)?nèi)容之一。CMIP5（Phase 5 of the Coupled Model IntercomparisonProject）模式結(jié)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(guò)高，副熱帶地區(qū) SST 模擬過(guò)低。在熱帶地區(qū)，太平洋和大西洋的東南海區(qū) SST 模擬過(guò)高，沿赤道的“冷舌”模擬過(guò)強(qiáng)、過(guò)于向西擴(kuò)展（Wang et al.，2014；Zuidema et al.，2016；Richter，2015）。SST 的誤差同時(shí)會(huì)伴隨著風(fēng)場(chǎng)的誤差，例如過(guò)強(qiáng)的“冷舌”可以通過(guò) Bjerknes 正反饋機(jī)制增強(qiáng)沿赤道太平洋的東風(fēng)（Liand Xie，2014）。同時(shí)，觀測(cè)事實(shí)表明熱帶東南太平洋降水強(qiáng)度相對(duì)較弱，但在大多數(shù) CMIP5 模式中降水模擬偏強(qiáng)，相應(yīng)的海表面溫度、海表面風(fēng)場(chǎng)與觀測(cè)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(wèn)題。

海洋垂向混合參數(shù)化優(yōu)化方案及對(duì)海洋環(huán)流和氣候模式的改進(jìn)此之外，誤差的另一個(gè)重要來(lái)源是參數(shù)化方案中的不確定性。例如，應(yīng)用依綠素濃度的太陽(yáng)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(guò)強(qiáng)的系統(tǒng)性誤差（Murtugudde et al.，2002）。氣候模式應(yīng)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(guò)程。前人的研究結(jié)果已經(jīng)證實(shí)，不同的垂向混合參數(shù)化，不同的參數(shù)選定，對(duì)模式結(jié)果都會(huì)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(guān)鍵因素。因此，下一小節(jié)將論述垂向的物理機(jī)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(jiǎn)介觀測(cè)資料表明，在海洋的不同深度區(qū)域，垂向混合強(qiáng)度及產(chǎn)生機(jī)制并不相同。如圖1.3所示，在上層海洋，風(fēng)強(qiáng)迫和不穩(wěn)定浮力強(qiáng)迫可以引起強(qiáng)烈的湍流運(yùn)動(dòng)，4

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本文編號(hào)：2768349