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通过在Zebiak Cane数值模式中引入参数化MJO随机外强迫,着重从Nio 3指数的演变发展探讨了MJO不确定性对ENSO可预报性的影响。结果表明,对Zebiak Cane模式而言,MJO不确定性对由条件非线性最优扰动(CNOP)导致的ENSO事件最大预报误差影响较小;与初始误差相比,由MJO不确定性产生的模式误差在ENSO预报不确定性的产生中具有较小作用,对ENSO可预报性的影响不显著。该结果强调了初始误差在ENSO预报不确定性中的主要作用,从而为ENSO预测的资料同化提供了理论基础。 相似文献
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为了研究ENSO的可预报性及其在空间和时间上的变化,利用相空间重构的参数确定方法——互信息法和Cao方法来分析研究海表温度异常（SSTA）序列。互信息法的结果表明,时间序列较长,求出的延迟时间较符合理论值。Cao方法的结果表明：SSTA序列的随机性比海杂波强;空间上,赤道东太平洋SSTA序列的确定性较赤道西太平洋的强。 相似文献
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通过在Zebiak Cane数值模式中引入参数化MJO随机外强迫,着重从Nio 3指数的演变发展探讨了MJO不确定性对ENSO可预报性的影响。结果表明,对Zebiak Cane模式而言,MJO不确定性对由条件非线性最优扰动(CNOP)导致的ENSO事件最大预报误差影响较小;与初始误差相比,由MJO不确定性产生的模式误差在ENSO预报不确定性的产生中具有较小作用,对ENSO可预报性的影响不显著。该结果强调了初始误差在ENSO预报不确定性中的主要作用,从而为ENSO预测的资料同化提供了理论基础。 相似文献
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非线性时间序列分析在气候中的应用研究进展 总被引：1，自引：0，他引：1
非线性时间序列分析方法在气候领域中的应用主要包括如下三个方面:观测数据处理、气候突变和气候预测.综述众多文献的结果表明,有许多学者为非线性时间序列分析方法在气候领域中的应用做了大量的工作,大部分文章用到了非线性时间序列分析方面较新的方法,几乎每种方法都能在某个方面取得一定的成功.但这些大多是个例的研究,得出的结论有待更多的验证和理论上更系统的阐述;可用于业务预测且可提高预报技巧的方法仍需探求.非线性时间序列分析在气候中的应用还是任重而道远. 相似文献
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集合Kalman滤波是由大气数据同化发展的新的同化算法,它利用蒙特卡罗方法计算背景场的误差协方差矩阵,克服了Kalman滤波需要线性化的模型算子和观测算子的难点。但是这种同化方法是一种顺序数据同化方法,无法对过去状态变量进行同化订正。而过去状态的估计对于建立大气或海洋历史资料库、获得准确的数值预报初始场有着重要的意义。本文在集合Kalman滤波同化方法的基础上,提出了可以对过去状态进行估计的集合Kalman滤波扩充状态变量法,然后分别采用空气质量方程和Lorenz系统对这种方法进行了检验。数值试验结果表明,这种方法可以对非线性系统中的过去状态变量进行有效的估计订正,说明该方法是可行的。 相似文献
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重点研究了1983—2002年的西北太平洋台风最佳路径数据资料集,运用Python编程语言,编写聚类分析程序,对台风数据进行聚类分析。通过资料中包含的台风强度、中心位置坐标的台风路径特征参数,利用K均值聚类法对西北太平洋台风路径进行客观地分类,分类数选定为6类。比较各类台风路径类型的生成位置、强度、气候趋势等特征,为台风路径的气候预测提供有用的信息。结果主要表明:6类台风包含4类转向路径台风和两类西北偏西的直行路径台风;直行路径台风几乎全部影响我国,转向路径中只有1类台风主要影响我国;从各类台风发生的频数来看,两类直行路径台风均呈下降趋势,有3类转向路径台风呈上升趋势。 相似文献
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Can the uncertainties of Madden-Jullian Oscillation cause a significant “Spring Predictability Barrier” for ENSO events? 
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下载免费PDF全文 With the Zebiak-Cane model and a parameterized stochastic representation of intraseasonal forcing, the impact of the uncertainties of Madden-Jullian Oscillation (MJO) on the ??Spring Predictability Barrier (SPB)?? for El Ni?o-Southern Oscillation (ENSO) prediction is studied. The parameterized form of MJO forcing is added physically to the Zebiak-Cane model to obtain the so-called Zebiak-Cane-MJO model and then the effects of initial error, stochastic model error, and their joint error mode on the SPB associated with El Ni?o prediction are estimated. The results show that the model errors caused by stochastic MJO forcing could hardly lead to a significant SPB while initial errors can do; furthermore, the joint error mode of initial error and model error associated with the stochastic MJO forcing can also lead to a significant SPB. These demonstrate that the initial error is probably the main error source of the SPB, which may provide a theoretical foundation of data assimilation for ENSO forecasts. 相似文献
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Previous studies showed that 4 D-Var technique used for data assimilation could be modified for weather control. This study demonstrates the ability of 4 D-Var to influence the future path of a tropical cyclone by calculating perturbations in WRF simulation. Given the background error covariance matrix, the initial field is improved by the vortex dynamic initialization technique. Our results show that 4 D-Var can be applied to control the trajectory of simulated tropical cyclones by producing "optimal" perturbations. In the numerical simulation experiment of Typhoon Mitag in 2019, after this kind of weather control similar to data assimilation, the tropical cyclone moved obviously,and the damaging wind over the coastline weakened. The prediction results after the initial field modified by 4 D-Var have a great change, and the position of the tropical cyclone moved about 0.5° southeastward after assimilation,which misses the southeast coast of China. Moreover, the damaging wind is also weakened. Since the 4 D-Var is premised on the assumption that the model is perfect and does not consider the model error, then the research plan to consider model error and introduce new methods is discussed in the paper. 相似文献
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