本文關(guān)鍵詞：ENSO的目標(biāo)觀測(cè)敏感區(qū)及其在熱帶太平洋氣候變率預(yù)報(bào)中的應(yīng)用，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：ENSO現(xiàn)象是年際時(shí)間尺度上最強(qiáng)的氣候信號(hào)之一,是發(fā)生在熱帶太平洋地區(qū)大尺度海氣耦合的主要模態(tài)。它的發(fā)生不僅對(duì)太平洋區(qū)域的大氣和海洋具有直接影響,還通過(guò)遙相關(guān)作用對(duì)中緯度地區(qū)乃至全球氣候異常具有重要調(diào)制作用。因此,研究ENSO的可預(yù)報(bào)性,不僅對(duì)理解ENSO的發(fā)生、發(fā)展具有重要的科學(xué)意義,而且為提高熱帶太平洋氣候變率以及全球天氣和氣候異常事件的預(yù)報(bào)技巧提供重要的理論依據(jù)。本論文利用CMIP5模式資料,探究了復(fù)雜海氣耦合模式中導(dǎo)致ENSO預(yù)報(bào)出現(xiàn)春季預(yù)報(bào)障礙(SPB)現(xiàn)象的初始誤差結(jié)構(gòu)及其演變特征,確定了ENSO預(yù)測(cè)的目標(biāo)觀測(cè)敏感區(qū)。通過(guò)將敏感區(qū)與多模式集合預(yù)報(bào)相結(jié)合,提出了“目標(biāo)觀測(cè)敏感區(qū)-多模式集合預(yù)報(bào)方法”,并將其應(yīng)用于熱帶太平洋SST和風(fēng)場(chǎng)的回報(bào)試驗(yàn)中。結(jié)果表明,該方法具有較高的預(yù)報(bào)技巧,且計(jì)算成本較低。具體研究如下：1)考察了導(dǎo)致El Nino事件SPB的初始誤差結(jié)構(gòu)及其演變特征。結(jié)果表明,利用三個(gè)耦合模式(FGOALS-g2、BCC-CSM1.1和NorESM1-M模式)分別對(duì)強(qiáng)、弱El Nino事件進(jìn)行預(yù)測(cè)時(shí),其預(yù)報(bào)誤差最快增長(zhǎng)通常出現(xiàn)在春季或夏初,發(fā)生了明顯的SPB現(xiàn)象。進(jìn)一步研究發(fā)現(xiàn),導(dǎo)致顯著SPB現(xiàn)象的初始誤差具有特定的空間結(jié)構(gòu),可以分為兩類(lèi)：一類(lèi)誤差的表層SST分量在赤道東太平洋(5°S-5°N；150°W-90°W)為正異常,次表層海溫異常則呈現(xiàn)東正西負(fù)的偶極子型,且信號(hào)主要集中在赤道中西太平洋(50S-50N：130。E-180。E)的100-155m處；而二類(lèi)誤差結(jié)構(gòu)與一類(lèi)幾乎相反。進(jìn)一步對(duì)這兩類(lèi)初始誤差的演變過(guò)程進(jìn)行研究,結(jié)果發(fā)現(xiàn),強(qiáng)El Nino事件中上述兩類(lèi)結(jié)構(gòu)幾乎相反的初始誤差最終都使得預(yù)報(bào)的El Nino事件強(qiáng)度偏弱甚至漏報(bào)；而對(duì)于弱El Nino事件,兩類(lèi)初始誤差所導(dǎo)致的預(yù)報(bào)誤差具有相反的符號(hào)。分析認(rèn)為,前者可能主要是由于強(qiáng)事件受到更強(qiáng)的非線性作用；而后者則是由于弱事件受非線性影響較小。2)探究了El Nino事件前期征兆與上述初始誤差的相似性。結(jié)果表明,二者具有高度一致的空間結(jié)構(gòu)且伴隨有明顯的局地性特征,其信號(hào)大值區(qū)主要位于赤道東太平洋表層和赤道中西太平洋次表層100-155m處。該大值區(qū)意味著,如果在其區(qū)域內(nèi)實(shí)施目標(biāo)觀測(cè),改善初始場(chǎng)的精度,不僅能夠減小由初始誤差所導(dǎo)致的SPB對(duì)預(yù)報(bào)結(jié)果不確定性的影響,而且可以有效捕獲ENSO事件的前期信號(hào),顯著提高ENSO預(yù)報(bào)技巧。進(jìn)一步考察上述大值區(qū)內(nèi)初始誤差與ENSO預(yù)報(bào)誤差的關(guān)聯(lián)性,發(fā)現(xiàn)在大值區(qū)內(nèi)初始誤差越小對(duì)應(yīng)的ENSO預(yù)報(bào)技巧通常越高,反之亦然。因此,這兩個(gè)初始誤差的大值區(qū)可能代表了ENSO預(yù)測(cè)的目標(biāo)觀測(cè)敏感區(qū)。3)考慮到已有研究表明ENSO預(yù)測(cè)對(duì)于上述表層敏感區(qū)(赤道東太平洋區(qū)域)的模式傾向誤差也是最敏感的。如果用多模式集合預(yù)報(bào)方法優(yōu)先減小該區(qū)域的模式誤差,ENSO預(yù)報(bào)技巧可能會(huì)大大提高。本論文將上述敏感區(qū)信息應(yīng)用于多模式集合預(yù)報(bào)中,提出了“目標(biāo)觀測(cè)敏感區(qū)-多模式集合預(yù)報(bào)方法”。該方法的優(yōu)點(diǎn)在于其與傳統(tǒng)的多模式集合預(yù)報(bào)方法具有相當(dāng)?shù)念A(yù)報(bào)技巧,且計(jì)算代價(jià)明顯降低。在熱帶太平洋SST的回報(bào)試驗(yàn)中,我們對(duì)敏感區(qū)采用具有高預(yù)報(bào)技巧的模式不等權(quán)的多模式超級(jí)集合預(yù)報(bào)(SUP)方法,而在其他區(qū)域采用計(jì)算簡(jiǎn)單但預(yù)報(bào)技巧相對(duì)較低的等權(quán)重的消除偏差集合平均(BREM)方法,即采用新的“目標(biāo)觀測(cè)敏感區(qū)-多模式集合預(yù)報(bào)方法”進(jìn)行集合預(yù)報(bào)。結(jié)果表明,預(yù)報(bào)期內(nèi)(1-20年)新方法與整個(gè)熱帶太平洋區(qū)域使用SUP方法的預(yù)報(bào)技巧相當(dāng),但前者計(jì)算量?jī)H為后者的1/4左右。該結(jié)果不僅表明了新集合預(yù)報(bào)方法的有效性,而且從回報(bào)試驗(yàn)的角度進(jìn)一步驗(yàn)證了熱帶太平洋SST預(yù)報(bào)結(jié)果不確定性對(duì)赤道東太平洋區(qū)域的模式誤差也是極端敏感的。4)利用熱帶太平洋SST預(yù)測(cè)的敏感區(qū)與熱帶大氣環(huán)流間的海氣相互作用推理得到太平洋緯向風(fēng)預(yù)報(bào)的目標(biāo)觀測(cè)敏感區(qū),即赤道中太平洋區(qū)域。進(jìn)一步通過(guò)窮舉法驗(yàn)證了該敏感區(qū)在熱帶太平洋風(fēng)場(chǎng)預(yù)測(cè)中的有效性。在風(fēng)場(chǎng)的回報(bào)試驗(yàn)中,對(duì)赤道中太平洋區(qū)域(5°-5°; 157.5°E-142.5°W)采用高技巧SUP方法,而在其他區(qū)域采用相對(duì)簡(jiǎn)單的BREM方法(即本文提出的“目標(biāo)觀測(cè)敏感區(qū)-多模式集合預(yù)報(bào)方法”)進(jìn)行風(fēng)場(chǎng)預(yù)報(bào)試驗(yàn)。結(jié)果表明,新方法與全場(chǎng)使用SUP方法的預(yù)報(bào)效果最為接近,且計(jì)算量明顯降低。這也說(shuō)明,熱帶風(fēng)場(chǎng)預(yù)測(cè)對(duì)該區(qū)域的模式誤差也是最敏感的。針對(duì)上述風(fēng)場(chǎng)預(yù)測(cè)的敏感區(qū),論文從物理和動(dòng)力學(xué)上也給予了合理的解釋。總之,回報(bào)試驗(yàn)結(jié)果和機(jī)理分析共同揭示了低層大氣風(fēng)場(chǎng)預(yù)測(cè)的敏感區(qū)。綜上,本論文提出的“目標(biāo)觀測(cè)敏感區(qū)-多模式集合預(yù)報(bào)方法”是建立在理論分析和回報(bào)試驗(yàn)的基礎(chǔ)上,因而具有堅(jiān)實(shí)的理論基礎(chǔ)和潛在的應(yīng)用價(jià)值,希望能夠在未來(lái)的業(yè)務(wù)預(yù)測(cè)中發(fā)揮重要作用。
【關(guān)鍵詞】：ENSO預(yù)測(cè) 春季預(yù)報(bào)障礙 目標(biāo)觀測(cè)敏感區(qū) 多模式集合預(yù)報(bào)
【學(xué)位授予單位】：南京信息工程大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類(lèi)號(hào)】：P732
【目錄】：

• 中文摘要5-7
• Abstract7-10
• 第一章 緒論10-28
• 1.1 引言10-11
• 1.2 國(guó)內(nèi)外研究進(jìn)展11-23
• 1.2.1 ENSO的預(yù)測(cè)現(xiàn)狀11-15
• 1.2.2 ENSO的可預(yù)報(bào)性研究15-20
• 1.2.3 ENSO的目標(biāo)觀測(cè)20-21
• 1.2.4 多模式集合預(yù)報(bào)21-23
• 1.3 問(wèn)題的提出23-24
• 1.4 本文內(nèi)容和章節(jié)安排24-28
• 第二章 資料與方法28-36
• 2.1 觀測(cè)及CMIP5模式資料28-30
• 2.2 多模式集合方法簡(jiǎn)介30-33
• 2.3 預(yù)報(bào)結(jié)果不確定性的度量33-36
• 第三章 導(dǎo)致ElNi(?)o事件春季預(yù)報(bào)障礙(SPB)的初始誤差及其演變機(jī)制36-60
• 3.1 引言36-39
• 3.2 資料及試驗(yàn)方案39-42
• 3.3 導(dǎo)致強(qiáng)ElNi(?)o事件SPB的初始誤差42-50
• 3.3.1 初始誤差導(dǎo)致的預(yù)報(bào)誤差的季節(jié)依賴性發(fā)展42-46
• 3.3.2 導(dǎo)致SPB的初始誤差的空間結(jié)構(gòu)46-47
• 3.3.3 導(dǎo)致SPB的初始誤差的演變機(jī)制47-50
• 3.4 導(dǎo)致弱ElNi(?)o事件SPB的初始誤差50-57
• 3.4.1 初始誤差導(dǎo)致的預(yù)報(bào)誤差的季節(jié)依賴性發(fā)展50-53
• 3.4.2 導(dǎo)致SPB的初始誤差的空間結(jié)構(gòu)53-54
• 3.4.3 導(dǎo)致SPB的初始誤差的演變機(jī)制54-57
• 3.5 小結(jié)與討論57-60
• 第四章 El Nino事件的目標(biāo)觀測(cè)敏感區(qū)60-72
• 4.1 引言60-61
• 4.2 資料及試驗(yàn)方案61
• 4.3 ENSO事件的前期征兆61-64
• 4.4 ENSO事件前期征兆與導(dǎo)致SPB初始誤差的相似性64-66
• 4.5 ENSO目標(biāo)觀測(cè)敏感區(qū)的確定66-69
• 4.6 小結(jié)與討論69-72
• 第五章 “目標(biāo)觀測(cè)敏感區(qū)-多模式集合預(yù)報(bào)方法”及其在熱帶太平洋海溫預(yù)報(bào)中的應(yīng)用72-96
• 5.1 引言72-73
• 5.2 “目標(biāo)觀測(cè)敏感區(qū)-多模式集合預(yù)報(bào)方法”的提出73-75
• 5.3 “目標(biāo)觀測(cè)敏感區(qū)-多模式集合預(yù)報(bào)方法”在熱帶太平洋海溫理想回報(bào)中的應(yīng)用75-84
• 5.3.1 資料及試驗(yàn)方案75-76
• 5.3.2 最優(yōu)模式個(gè)數(shù)及最優(yōu)訓(xùn)練期長(zhǎng)度的確定76-82
• 5.3.3 熱帶太平洋海溫的理想回報(bào)試驗(yàn)82-84
• 5.4 “目標(biāo)觀測(cè)敏感區(qū)-多模式集合預(yù)報(bào)方法”在熱帶太平洋海溫實(shí)際回報(bào)中的應(yīng)用84-93
• 5.4.1 資料及試驗(yàn)方案84-85
• 5.4.2 最優(yōu)模式個(gè)數(shù)及最優(yōu)訓(xùn)練期長(zhǎng)度的確定85-88
• 5.4.3 熱帶太平洋海溫的實(shí)際回報(bào)試驗(yàn)88-93
• 5.5 小結(jié)與討論93-96
• 第六章 “目標(biāo)觀測(cè)敏感區(qū)-多模式集合預(yù)報(bào)方法”在熱帶太平洋大氣風(fēng)場(chǎng)預(yù)報(bào)中的應(yīng)用96-106
• 6.1 引言96
• 6.2 資料及試驗(yàn)方案96-97
• 6.3 熱帶太平洋風(fēng)場(chǎng)預(yù)測(cè)中目標(biāo)觀測(cè)敏感區(qū)的識(shí)別97-100
• 6.4 熱帶太平洋風(fēng)場(chǎng)的實(shí)際回報(bào)試驗(yàn)100-104
• 6.5 小結(jié)與討論104-106
• 第七章 總結(jié)與討論106-110
• 7.1 總結(jié)106-108
• 7.2 研究特色與創(chuàng)新點(diǎn)108
• 7.3 討論與展望108-110
• 參考文獻(xiàn)110-128
• 附錄128-130
• 1 已(待)發(fā)表學(xué)術(shù)論文128
• 2 參與的科研項(xiàng)目128
• 3 學(xué)術(shù)交流128-129
• 4 獲獎(jiǎng)情況129-130
• 致謝130-131

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