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日本南部黑潮大彎曲路徑的可預(yù)報(bào)性和目標(biāo)觀測(cè)研究

發(fā)布時(shí)間:2023-11-17 20:16
  本文基于高分辨率的區(qū)域海洋模式(Regional Ocean Modeling System,ROMS)和條件非線性最優(yōu)擾動(dòng)(Conditional Nonlinear Optimal Perturbation,CNOP)方法開(kāi)展了日本南部黑潮大彎曲路徑的可預(yù)報(bào)性和目標(biāo)觀測(cè)研究,主要內(nèi)容和結(jié)論如下:首先,本文采用單向嵌套的方式對(duì)日本南部黑潮路徑變異現(xiàn)象進(jìn)行模擬,結(jié)果表明ROMS不僅能夠捕捉到日本南部黑潮路徑的雙模態(tài)特征,而且成功再現(xiàn)四國(guó)海盆再循環(huán)流和黑潮延伸體140°E以東的兩個(gè)準(zhǔn)靜止彎曲等。此外,通過(guò)對(duì)比衛(wèi)星觀測(cè)資料發(fā)現(xiàn)模擬的黑潮大彎曲形成過(guò)程與2004/05的大彎曲形成過(guò)程類似,其中包括九州島東南部的誘導(dǎo)彎曲及其沿日本南岸向下游的傳播過(guò)程等。綜合上述分析得出結(jié)論:ROMS模式對(duì)黑潮路徑變異,尤其是大彎曲路徑形成過(guò)程有較好的模擬能力。其次,為探究什么擾動(dòng)最容易觸發(fā)黑潮從非大彎曲狀態(tài)(平直路徑)轉(zhuǎn)變?yōu)榇髲澢鸂顟B(tài),即黑潮大彎曲路徑的最優(yōu)觸發(fā)擾動(dòng),本文以日本南部黑潮的非大彎曲路徑為背景場(chǎng),選取兩個(gè)算例Case 1和Case 2,借助基于ROMS模式建立的非線性優(yōu)化系統(tǒng),分別計(jì)算得到了大彎曲...

【文章頁(yè)數(shù)】:112 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】:博士

【文章目錄】:
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 研究背景和意義
    1.2 研究現(xiàn)狀和研究進(jìn)展
        1.2.1 黑潮大彎曲路徑的動(dòng)力學(xué)機(jī)制
        1.2.2 黑潮大彎曲路徑的可預(yù)報(bào)性
    1.3 主要內(nèi)容及章節(jié)安排
第二章 黑潮路徑變異的數(shù)值模擬和方法介紹
    2.1 ROMS模式
        2.1.1 模式簡(jiǎn)介
        2.1.2 模式控制方程組
        2.1.3 模式坐標(biāo)系統(tǒng)及其與笛卡爾坐標(biāo)的轉(zhuǎn)化
        2.1.4 模式的網(wǎng)格分布
    2.2 模式設(shè)置
    2.3 模擬結(jié)果驗(yàn)證
    2.4 方法介紹
        2.4.1 研究方法
        2.4.2 數(shù)據(jù)介紹
    2.5 小結(jié)
第三章 黑潮大彎曲的非線性最優(yōu)觸發(fā)擾動(dòng)及其發(fā)展
    3.1 引言
    3.2 最優(yōu)觸發(fā)擾動(dòng)的求解
    3.3 非線性最優(yōu)觸發(fā)擾動(dòng)及其發(fā)展
        3.3.1 非線性最優(yōu)觸發(fā)擾動(dòng)
        3.3.2 非線性物理過(guò)程的作用
    3.4 小結(jié)和討論
第四章 黑潮大彎曲預(yù)報(bào)中的最優(yōu)初始誤差
    4.1 引言
    4.2 最優(yōu)初始誤差
        4.2.1 最優(yōu)初始誤差的求解
        4.2.2 最優(yōu)初始誤差及其發(fā)展
        4.2.3 最優(yōu)初始誤差的增長(zhǎng)機(jī)制
    4.3 最優(yōu)初始誤差和最優(yōu)觸發(fā)擾動(dòng)的相似性
    4.4 小結(jié)和討論
第五章 目標(biāo)觀測(cè)研究
    5.1 引言
    5.2 敏感區(qū)的識(shí)別
    5.3 敏感性試驗(yàn)
    5.4 觀測(cè)系統(tǒng)模擬試驗(yàn)
    5.5 小結(jié)
第六章 總結(jié)與討論
    6.1 本文的主要結(jié)論
    6.2 本文的創(chuàng)新點(diǎn)
    6.3 工作展望和討論
參考文獻(xiàn)
致謝
作者簡(jiǎn)介及攻讀博士學(xué)位期間發(fā)表的學(xué)術(shù)論文與研究成果



本文編號(hào):3864807

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