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大风是台风引发的三大灾害之一,考虑到现有的台风大风研究相对较少、预报经验也比较不足,因此对其预报方法进行回顾总结具有十分重要的意义。从经验预报、统计预报、数值模式预报及数值预报产品释用等4个方向梳理了台风大风预报技术的研究与应用现状:天气图、卫星云图和雷达图是经验预报中非常重要的工具;统计预报根据方法的不同可细分为回归预报、客观相似预报和气候持续性预报;数值模式预报方面,国内外多家机构都研发了相应的台风大风预报产品;数值预报产品的释用目前则包含了动力释用、统计释用和人工智能释用。同时总结了上述4类预报方法各自的优势和不足。最后,讨论了未来研究与实际业务中进一步提高台风大风预报能力的可能发展方向。 相似文献
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河口羽流是河口冲淡水在陆架中扩展的主要形式, 其扩展受到诸多动力与地形因素的影响, 口门拦门沙就是其中之一。以一个理想化的河口为例, 采用区域海洋模型(regional ocean modelling system, ROMS), 研究口门拦门沙对河口羽流扩展的影响, 具体包括拦门沙对羽流的出流状态、扩展范围以及远场区沿岸流淡水输运的影响。研究结果表明, 拦门沙增加了口门处的水体分层, 减小了羽流出流速度, 增大了羽流凸出体的半径, 减小了远场区沿岸流宽度, 并进而减少了沿岸流中的淡水输送。本项研究对地形因素对河口羽流的扩展研究以及陆源物质的向海输运等均具有重要意义。 相似文献
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厄尔尼诺-南方涛动(El Niño-Southern Oscillation, ENSO)是地球气候系统中最强的年际变率信号, 起源于热带太平洋海气相互作用过程, 并对全球的天气和气候等产生显著的影响。过去几十年来, 广泛、深入而细致的海气相互作用研究致力于发展和改进海气耦合模式以用于ENSO模拟和预测, 各种类型的海气耦合模式应运而生。经过半个多世纪的努力, ENSO数值模式及其应用已经取得了巨大进展, 包括已发展了一些高度理想化的概念(concept)模型来解释ENSO准周期性循环(包括正负反馈机制等); 同时也已发展了几类复杂程度不同的海气耦合模式并用于对ENSO的真实模拟和实时预测等研究, 尤其是已能提前6个月或更长时间对ENSO事件的发生和发展等进行有效的实时预测。其中最为复杂的模式是基于原始方程组的大气环流模式(Atmospheric General Circulation Models, AGCMs)与海洋环流模式(Oceanic General Circulation Models, OGCMs)等所组成的环流型耦合模式(Coupled General Circulation Models, CGCMs), 这类模式变量取为完全变量的形式(如总的海表温度场, 其可以分解为气候态部分和年际异常部分), 还考虑了尽可能详尽的物理过程及其参数化方案。中间型耦合模式(Intermediate Coupled Models, ICMs)是一类介于高度理想化概念模型与复杂的环流型耦合模式之间的简化模式, 其对应的控制方程组采用距平形式, 直接取大气和海洋年际异常场作为预报变量(如海表温度年际异常), 而相应的气候平均态部分则由对应的观测资料来给定; 大气与海洋模式间的耦合采用异常耦合(anomaly coupling)。混合型耦合模式(Hybrid Coupled Models, HCMs)是另一类简化的海气耦合模式, 其中海洋或大气模式有一个分量模式采用了简化的距平类模式(类似于ICMs),而另一个分量模式则采用环流型模式(General Circulation Models, GCMs); 如可采用统计的大气风应力年际异常模式与OGCM间的耦合而构建一种HCMOGCM,也可采用简化的海洋距平类模式(如ICM中的海洋分量模式)与AGCM间的耦合而构建另一种HCMAGCM。历史上, ICMs、HCMs和CGCMs等这几类耦合模式都在ENSO理论体系的发展、数值模拟和实时预测等方面都起到了重要作用。本文主要回顾作者与合作者所研发的ICMs和HCMs的构建、特点和应用例子等。 相似文献
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本文使用六个不同的最新大气模式进行了协调数值集合实验,评估和量化了全球海表面温度(SST)对1982-2014年冬季早期北极变暖的影响.本研究设计了两组实验:在第一组(EXP1)中,将OISSTv2逐日变化的海冰密集度和SST数据作为下边界强迫场;在第二组(EXP2)中,将逐日变化的SST数据替换为逐日气候态.结果表明:(1)EXP1的多模式集合总体平均值显示0.4℃/10年的近地表(约850 hPa)升温趋势,为再分析数据结果中升温趋势的80%.(2)在这六个模式中,模拟的变暖趋势均很强,幅度为0.36-0.50℃/10年.(3)全球海表温度可以解释北极对流层中低层EXP1的大部分模拟的变暖趋势,占再分析数据结果的58%.(4)再分析数据结果中,北极上空的对流层上层变暖(约200 hPa)不是由强迫信号而可能是由自然气候变率引起的.本文还探索了影响北极初冬变暖的可能源区,并讨论了该研究的局限性. 相似文献
66.
基于CMIP6模式优化集合平均预估21世纪全球陆地生态系统总初级生产力变化 总被引:1,自引:0,他引:1
利用国际耦合模式比较计划第六阶段(CMIP6)中18个地球系统模式总初级生产力(GPP)模拟数据,基于传统的多模式集合平均(MME)和可靠集合平均方法(REA),在4个未来情景(SSP1-2.6,SSP2-4.5,SSP3-7.0和SSP5-8.5)下预估了21世纪全球陆地生态系统GPP的变化量,并分析了GPP变化的驱动因子。研究结果表明:在4个未来情景下,基于REA方法预估的全球陆地生态系统年GPP在未来时期(2068—2100年)比历史时期(1982—2014年)分别增长了(14.85±3.32)、(28.43±4.97)、(37.66±7.61)和(45.89±9.21)Pg C,其增量大小和不确定性都明显低于MME方法。在4个情景下,大气CO2浓度增长对GPP变化的贡献最大,基于REA方法计算的贡献占比分别为140%、137%、115%和75%;除SSP5-8.5(24%)外,其他情景下升温均导致全球陆地生态系统GPP降低(-42%、-37%、-16%),部分抵消了CO2施肥效应的正面贡献。温度的影响存在纬度差异:升温在低纬度地区对GPP有负向贡献,在中高纬度地区为正向贡献。降水和辐射变化对GPP变化的贡献相对较小。 相似文献
67.
“一带一路”地区人口众多,气候类型复杂,亟待加强区域气候变化风险的认识。文中将该区分成10个区域,基于第五次耦合模式比较计划(CMIP5)中的31个全球模式模拟结果,应用概率密度分布(PDF)方法评估历史阶段(1986—2005年)各模式模拟暖月和冷月气温的能力,挑选并建立较优模式集合,用以预估21世纪中叶(2041—2060年)和21世纪末(2081—2100年)的极端月气温。结果表明,模式对观测中冷月气温距平PDF的模拟水平整体较暖月高。与多模式平均以及中位值相比,较优模式集合方法更适于极端暖/冷月气温的评估。在中等排放RCP4.5情景下,与低纬度地区相比,较优模式模拟中高纬地区未来极端暖/冷月气温的增温幅度的不确定性范围较大。21世纪中叶和21世纪末较优模式模拟的极端暖月气温在地中海增幅整体最大,东南亚增幅整体最小。对较优模式集合预估的极端冷月气温而言,无论是21世纪中叶还是世纪末,北欧增幅整体最大,东南亚增幅整体最小。 相似文献
68.
利用CWRF(Climate-Weather Research and Forecasting model)对中国区域气候的31 a多物理集合模拟试验,分析了该模式对青藏高原气温和降水的模拟效果及其对水平分辨率和物理过程参数化方案的敏感性。结果表明:1)CWRF降尺度全面改善了全球模式对高原气温和降水的模拟,使气温年循环的均方根误差减小近1℃,月降水量年循环的均方根误差减小10~40 mm,同时显著提高了各月气温和降水与实测资料年际变化的相关系数,最高提升0.6;2)模式分辨率对降水模拟有显著影响,不同分辨率模拟降水差异高达60 mm(54%),模拟偏差随分辨率提高先降低后上升,转折在30 km左右;3)物理过程参数化方案对气温和降水模拟影响显著,不同方案模拟的各月平均气温相差1~4℃,夏季各月降水量相差20~100 mm,其中对气温模拟影响最大的是辐射方案,对降水影响最大的是积云方案。本文为CWRF局地优化对物理参数化及水平分辨率等如何选择提供了依据。 相似文献
69.
利用西藏自治区昌都市及周边18个气象观测站1989~2018年降水资料和NCEP/NCAR再分析资料,首先进行强降水个例筛选,在大气环流分型的基础上,应用后向轨迹模型分析了暴雨和大雨在不同环流形势下的水汽输送轨迹。结果表明:昌都产生强降水的大气环流形势分为高原低涡、高原槽及高原切变线3种类型,其中以高原切变线型为主,而降水强度最大的是高原槽型。不同环流形势下暴雨发生时三个等压面的水汽轨迹方向基本一致,均以偏南气流为主,水汽来源相对集中,容易在短时间内造成强降水;而大雨发生时三个等压面的水汽轨迹多以偏南气流为主,与暴雨相比,水汽来源较为分散且水汽条件较差。夏季昌都的水汽来源主要以印度洋、孟加拉湾、阿拉伯海、南海为主,最远可以追溯到大西洋。 相似文献
70.
基于国家气候中心(NCC_CSM11)、美国国家环境预报中心(NCEP_CFS2)和欧洲中期天气预报中心(ECMWF_SYSTEM4)三种模式产品资料,以及美国国家环境预报中心(NCEP)的大气环流再分析资料和云南、贵州及四川三省359个站点月降水资料,搜寻模式“有预测技巧的高影响关键区”,使用逐步回归方法建立预测释用模型,比较采用原始资料和年际增量两种资料序列的释用结果与模式结果的预测性能。结果表明:原始资料释用结果月均PC评分与模式结果相近,PS和ACC评分则有所提高;增量资料释用结果对月降水预测性能的改进优于原始资料释用结果;进一步采用超级集合平均方法对各月三种模式增量资料释用结果进行集成,预测评分在绝大多数情形下超过参与集成的各成员评分最高值,集成结果对ACC提升最明显,其次为PC评分,对PS评分改进不明显。 相似文献