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ENSO预测中历史资料使用方法的数值模拟研究

孙丞虎  
【摘要】: 为了在动力ENSO预测领域,既能充分利用当前动力学发展的主要成就,又能切实吸收长期历史资料(包括历史回报、历史模拟资料)中的有益信息。本文选取国家气候中心的中等复杂程度海气耦合模式(NCCo),紧密围绕影响ENSO预测效果的主要因素。针对模式误差订正、初始场优化、资料同化及海气耦合过程几个研究领域,从问题的物理本质入手,深入地探讨了动力ENSO预测中对历史信息利用的方式和方法。获得了诸多令人鼓舞的结果,并初步证实这些方法具有较好的应用前景。本文所取得主要结果包括: 1)为了在短期气候动力模式预测领域,减少模式误差对动力模式预测结果不确定性的影响。以巧用历史资料信息为基本着眼点,本文利用一种历史相似误差信息约束下的模式误差订正方法,以Lorenz模式和NCCo简化海气耦合模式为平台构建了相应的相似误差订正模式系统,并深入探讨了其中的理论和技术问题。结果表明:理论上,相似误差订正模式利用历史资料中的相似误差信息,可以有效减小模式预报误差、提高预报技巧。就这一方法的使用环境而言,历史资料状况和模式误差程度两种主要的环境因素对其都有较大影响。但比较而言,历史资料状况的影响相对更大。而相似误差订正模式中若干参数的影响比较起来,在ENSO预测中无论是全相似(大气-海温全相似)还是部分相似(仅海洋相似)条件下,均能降低预报误差,但全相似结果更佳。这也表明全相似更能反映海-气耦合系统的相似状态,从而更准确地估计出模式误差。对于误差重估周期,研究表明海洋和大气的误差重估周期对结果也均有较大影响,在不同相似程度下分别存在着某种最优配置,使得预报效果达到最优。研究还发现当前资料长度下整体只存在着有限个相似样本,在此范围内随着取样数目的增加,模式预报性能会随之提高。此外,就不同的变量尺度化方法的影响而言,相对于标准化和极大值方法,归一化方法可以更有效地减小变量量纲对历史相似识别的影响。 2)为了在动力ENSO预测领域实现改善模式初始场质量、减少初值误差对预测不确定性影响的根本目标。针对NCCo模式原初始化方案中的动力不协调问题,本文从充分利用历史耦合模拟资料中动力协调信息的视角出发,发展了一种获取观测资料中模式可适应信息分量的信息重构方法。进而,基于该方法提出了一种历史模拟信息约束下的动力协调初始化方案,并对预报效果和相关的物理机理进行了详尽地检验和分析。结果表明:这种信息重构方法通过对历史耦合模拟资料中动力协调信息的反演,可以获取观测资料中的模式可适应信息分量,有利于实现模式和观测资料间的协调。对动力协调初始化方法多年回报检验的结果表明:该方法既保留了原初始化方法中利用了较多观测信息的优点,又有效地克服了原方案动力不协调的缺陷,改善了初始场质量,极大地提高了模式的预报技巧。这主要是由于,新初始化方案显著地消除了旧方案中资料和模式不协调而产生的小尺度高频噪声,突出了其中可与模式动力特征相适应的ENSO尺度低频信息。从而,避免了初始场中高频噪声快速增长对预报结果的污染,改善了模式预测性能。 3)针对资料同化中,模式与观测资料不匹配所导致的同化失效问题。本文基于一种提取观测资料中模式可适应信息分量的信息重构方法,深入探讨了其对资料同化效果的影响,并具体分析了相关的物理机制。研究结果发现: Chen(1997)研究中,同化观测海表温度资料时,发生同化失效是由于结构较简单的模式(如ZC模式)进行资料同化时,需要同化的观测资料中(如海表温度资料)包含较多模式无法适应的信息。模式与资料间发生了不适应,使初始场中产生了较多与模式动力特征不协调的小尺度扰动信号。这些小扰动的迅速增长,污染了预报结果并最终导致预报失败。在非耦合和耦合两种同化形式下,对全信息和模式可适应信息分量同化的效果对比后发现:耦合形式下进行资料同化时,效果明显要好于在非耦合状态的结果。然而,无论同化处于何种状态中,对观测资料中的模式可适应信息分量同化的效果都明显优于对全信息观测资料的同化。这是因为,对观测资料中的模式可适应信息分量同化后的初始场中,突出保留了观测资料中的ENSO尺度信息,并消除了其中与模式动力特征不协调的小尺度扰动信号,实现了初始场和模式动力特征的协调统一。因此,在很大程度上改善了模式初始场的协调性,提高了模式的预报技巧。 4)本文在有关ENSO物理机理诊断研究的基础上,以充分利用有关历史机理模拟信息为基本出发点。为实现在海气耦合过程中充分保留大气中的有效信息,滤去可能污染预报结果的大气噪声,改善动力模式的预测性能的根本目标。本文发展了一种海气耦合过程中,历史机理模拟信息特征约束下的大气信息过滤方法,并深入地研究了其对ENSO预测技巧的影响,及相关的物理机制。研究结果表明:海气耦合过程中对非ENSO尺度大气信息分量的过滤,有利于减小该尺度分量的非线性增长而产生的虚假海温,一定程度上改善模式对ENSO的预报技巧。然而,大气信息过滤后对Nino3指数预测效果的改善在6个月预报时效以内几乎很小,但对此后的预报却有很大地改进。这一现象反映了海洋对外源强迫响应的缓变特质。而海气耦合过程中,大气信息过滤影响ENSO预报技巧的主要机制是由于它抑制了模式中噪声累积导致的过强赤道西风,改善了海水的上翻状况。从而减轻了海温的虚假增温,使得预报误差得以减小。上述结果也意味着,有针对性地对ENSO机理模拟信息进行分析和利用,不但可以进一步提高模式对ENSO预测的技巧。还有利于解决当前ENSO研究领域中物理机理诊断分析成果长期闲置不用,统计和动力工作脱节严重的问题,有助于在该领域中进一步加强动力和统计方法的结合。


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