黑潮入侵南海的可预报性问题研究

黑潮入侵南海的可预报性问题研究

论文摘要

黑潮入侵南海是一种发生于吕宋海峡附近的重要物理现象,它对于南海东北部各尺度的动力过程均有着很强的调制作用。本论文主要基于Regional Ocean Modeling System(ROMS)海洋模式以及条件非线性最优扰动(CNOP)方法,从最优前期征兆(OPR)和最快增长初始误差(OGIE)两个角度研究了黑潮入侵南海的可预报性问题。研究结果表明,黑潮入侵南海的最优前期征兆位于吕宋海峡南部的海洋上层400米之内,其中海表面高度和海洋内部温度扰动为正值,速度扰动呈顺时针旋转,这些扰动特征均表现为反气旋式中尺度涡的结构。将这种反气旋式扰动叠加到参考态中之后,它可以通过正压不稳定过程从参考态吸收能量并且迅速发展。与此同时,它还会沿着黑潮路径向西北方向运动,并使得吕宋海峡处的黑潮持续向西移动,逐渐形成反气旋式弯曲,最终触发了黑潮入侵南海。这种反气旋式扰动对于黑潮入侵南海的触发作用在HYCOM再分析数据以及AVISO卫星遥感数据中得到了证实。另一方面,我们计算得到了黑潮入侵南海预报中的两类最快增长初始误差,这两类初始误差同样位于吕宋海峡南部,在第一类误差中,海表面高度和海洋内部温度误差为负,海洋上层的速度误差呈逆时针旋转,此类误差具有气旋式结构,并最终使得预报的黑潮入侵南海幅度偏小,第二类误差的空间结构与第一类相反,具有反气旋式中尺度涡结构,并最终造成了预报的黑潮入侵南海幅度偏大。两类最快增长初始误差的发展机制与最优前期征兆相类似,这也决定了最快增长初始误差和最优前期征兆之间较高的相似性。最后,我们依据这两类初始误差的空间结构识别了黑潮入侵南海预报的目标观测敏感区。并基于所识别的敏感区以及观测系统模拟试验对于目标观测的效果进行了评估。结果表明,在所识别的敏感区内进行目标观测,可以减小海洋初始场中的误差,进而有效的提高了黑潮入侵南海预报的准确性。

论文目录

  • 摘要
  • abstract
  • 第一章 引言
  •   1.1 研究背景
  •   1.2 黑潮入侵南海的研究现状
  •   1.3 研究意义
  • 第二章 ROMS模式简介
  •   2.1 Z坐标系中模式的基本方程和边界条件
  •   2.2 坐标系以及坐标系中的基本方程和垂向的边界条件
  •   2.3 改进的坐标(坐标)
  •   2.4 KPP(K-Profile Parameterization)垂向混合参数化方案
  • 第三章 ROMS模式设置和模拟结果
  •   3.1 模式设置
  •   3.2 模拟结果
  • 第四章 CNOP方法及计算设置
  •   4.1 CNOP方法
  •   4.2 CNOP方法的具体设置
  •   4.3 基于ROMS模式的非线性优化系统
  • 第五章 黑潮入侵南海的最优前期征兆
  •   5.1 最优前期征兆的空间结构
  •   5.2 最优前期征兆对于黑潮路径的影响
  •   5.3 最优前期征兆的发展
  •   5.4 最优前期征兆的发展机制
  •   5.5 敏感性试验
  •     5.5.1 模式设置
  •     5.5.2 子网格模拟结果及其验证
  •     5.5.3 敏感性试验中最优前期征兆的空间结构及其发展过程
  •   5.6 基于再分析数据和遥感数据所提取的前期征兆
  •   5.7 小结
  • 第六章 黑潮入侵南海的最快增长初始误差及目标观测
  •   6.1 最快增长初始误差的空间结构
  •   6.2 最快增长初始误差对于预报的影响
  •   6.3 敏感性试验
  •   6.4 最快增长初始误差的发展过程
  •   6.5 最快增长初始误差的发展机制
  •   6.6 目标观测
  •     6.6.1 敏感区的识别
  •     6.6.2 敏感区的验证
  •     6.6.3 观测系统模拟试验
  •   6.7 小结
  • 第七章 结论与展望
  •   7.1 主要结论与创新点
  •   7.2 未来展望
  • 参考文献
  • 附录
  •   附录1 涡能量分析方法中正、斜压转化率的推导
  •   附录2 ECMWF海表面风应力的计算
  • 致谢
  • 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果
  • 文章来源

    类型: 博士论文

    作者: 梁朋

    导师: 穆穆

    关键词: 黑潮入侵南海,模式,条件非线性最优扰动方法,最优前期征兆,最快增长初始误差,目标观测

    来源: 中国科学院大学(中国科学院海洋研究所)

    年度: 2019

    分类: 基础科学

    专业: 海洋学

    单位: 中国科学院大学(中国科学院海洋研究所)

    分类号: P731.27

    总页数: 122

    文件大小: 16040K

    下载量: 151

    相关论文文献

    • [1].10~30 d延伸期可预报性与预报方法研究进展[J]. 应用气象学报 2019(04)
    • [2].大气-海洋运动的可预报性:思考与展望[J]. 中国科学:地球科学 2017(10)
    • [3].Quantifying local predictability of the Lorenz system using the nonlinear local Lyapunov exponent[J]. Atmospheric and Oceanic Science Letters 2017(05)
    • [4].界壳论视野下的天气可预报性[J]. 数学的实践与认识 2016(01)
    • [5].延伸期预报中的可预报性浅析[J]. 沙漠与绿洲气象 2019(03)
    • [6].月尺度气温可预报性对资料长度的依赖及可信度[J]. 应用气象学报 2015(02)
    • [7].大气再分析资料中潜在可预报性的特征及其差异[J]. 大气科学学报 2014(04)
    • [8].土壤湿度对东亚夏季气候潜在可预报性影响的数值模拟[J]. 大气科学学报 2012(04)
    • [9].“预报挑战度”和“可预报性演变指数”简介[J]. 气象科技进展 2020(02)
    • [10].基于非线性误差信息熵理论的大气多变量系统可预报性分析[J]. 中国科学:地球科学 2014(07)
    • [11].中国季降水量的气候噪声和潜在可预报性估计[J]. 南京气象学院学报 2008(06)
    • [12].一次华南暴雨的可预报性分析[J]. 气象研究与应用 2018(02)
    • [13].东亚夏季风降雨的可预报性研究[J]. 海洋学研究 2015(04)
    • [14].海温强迫下的东亚夏季大气环流潜在可预报性特征[J]. 大气科学学报 2011(03)
    • [15].基于非线性误差信息熵的系统可预报分量分析[J]. 中国科学:地球科学 2017(02)
    • [16].一种基于可预报性的暴雨预报评分新方法Ⅰ:中国暴雨可预报性综合指数[J]. 气象学报 2019(01)
    • [17].甘肃一次副高内部极端强降水可预报性思考[J]. 干旱区地理 2019(05)
    • [18].超强厄尔尼诺事件“春季可预报性障碍”及其误差增长动力学分析[J]. 中国科学:地球科学 2017(09)
    • [19].云南地区季降水量和气温的潜在可预报性分析[J]. 气象 2012(04)
    • [20].北京市“7·21”特大暴雨不同预报产品可预报性对比[J]. 内蒙古气象 2020(01)
    • [21].读图[J]. 气象科技进展 2016(02)
    • [22].梅雨期暴雨系统的流依赖中尺度可预报性[J]. 大气科学 2011(05)
    • [23].Lorenz模型中外源强迫强弱对初值可预报性的影响研究[J]. 高原气象 2020(01)
    • [24].西南地区持续性强降水的多模式可预报性评估[J]. 中国科技论文 2018(09)
    • [25].初值和海温强迫对延伸期可预报性时空分布的影响[J]. 地球物理学报 2013(12)
    • [26].赤峰市一次雷暴大风形成及可预报性分析[J]. 内蒙古气象 2020(03)
    • [27].广州“5·7”局地突发特大暴雨过程的数值可预报性分析[J]. 气象 2019(09)
    • [28].耦合模式中北太平洋和北大西洋海表面温度年代际可预报性和预报技巧的季节依赖性[J]. 地球科学进展 2017(04)
    • [29].庆阳市一次大暴雨可预报性及落区初探[J]. 农业科技与信息 2015(01)
    • [30].基于IAP AGCM4的欧亚大陆春季雪水当量可预报性评估(英文)[J]. Atmospheric and Oceanic Science Letters 2020(02)

    标签:;  ;  ;  ;  ;  ;  

    黑潮入侵南海的可预报性问题研究
    下载Doc文档

    猜你喜欢