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ENSO集合预报研究


ENSO 集合预报研究 作者简介:郑飞,男,1979 年 5 月出生,2004 年 9 月师从于中国科学院大气物理研究 所 朱江 研究员,于 2007 年 7 月获博士学位。 中文摘要 过去 20 多年,ENSO(El Ni? o-南方涛动)研究取得了长足的进步,ENSO 预测是目前 短期气候预测中最为成功的。目前一些预报系统已经开始了实时的 ENSO 预报,并且其预 报水平可以

达到 6~12 个月的可信度, 其中包括了经验性模式和物理耦合模式。 这些物理耦 合模式在复杂程度上存在较大差异,从中等复杂程度耦合模式(ICM)到混合型耦合模式 (HCM),以及复杂的耦合环流模式(GCM)。即便如此,这些模式的单一确定性预报结 果仍然存在着很明显的差异(说明确定性的模式预报结果有着很大的不确定性),实际上, 由于气候变化的不规则性和噪音的存在,即使很短时间的 ENSO 预报也存在着很明显的不 确定性。为了尽可能的降低 ENSO 预测的不确定性,我们应该采取集合概率预测的方法加 以弥补。 集合预报在数值天气预报中已有了很好的研究和应用,但是在 ENSO 概率预测方面仍 然处于起步阶段,目前大部分研究着重于初始扰动(不确定性)对 ENSO 预报的影响。同 时模式物理过程的不确定性也是影响集合预报水平的一个重要因素,目前研究中考虑较少。 在本文,我们尝试利用一个中等复杂程度耦合模式来探讨 ENSO 集合预测的方法,同时综 合考虑和分析初值的精确性,初始不确定性(初始误差),以及预报过程的不确定性(模式 误差)对 ENSO 集合预报的影响和作用。 1. 通过合理的考虑模式误差的作用,有效的防止了集合 Kalman 滤波(EnKF)同化中 常见的“滤波发散”现象的发生。相比目前其它一些简单的假设背景误差是固定的、不随时间 变化的资料同化方法,EnKF 通过提供“流型”和“局地”依赖的背景误差的估计,EnKF 能够 最优的使背景场逼近新的观测信息,得到更加精确合理的分析场和预报场。但是由于 EnKF 是利用一组预报样本来统计背景误差协方差矩阵, 如果没有模式扰动或预报样本的膨胀, 预 报样本的离散度会迅速缩小,导致集合同化方案不起作用(亦即“滤波发散”现象)。 在本文,我们采用“将随机误差直接加入到模式方程右端”的方法,利用一阶马尔科夫随 机模式来模拟模式误差。这种方法对于没有外强迫的模式非常便利,比如海~气耦合模式。 在耦合模式的模式误差主要来源于模式的不完美所造成的假设下, 我们定义模式误差为预报 结果对观测的偏离(不考虑观测误差)。我们首先考虑了模式模拟的对海气耦合过程起关键 作用的变量——海表温度(SST)异常,利用马尔科夫随机模式将随机组分加入到 SST 异常 模式中来随机的扰动模拟的 SST 异常场。通过验证,该随机模式通过合理的保持模式变量 的集合样本之间的离散度,可以有效的防止“滤波发散”,提高 EnKF 的同化效果。 2. 对于集合预报, 我们利用了一种新的方法来生成初始的集合样本和模拟预报过程中的 模式不确定性。 首先, 我们利用 EnKF 资料同化系统为 ICM 提供 100 个样本的集合初始场。 初始的各变量间的背景误差协方差矩阵在一系列同化循环之后能够与观测误差协方差矩阵 适应协调起来。同时初始集合样本的标准差空间分布特征与观测误差的空间分布比较一致, 说明每个初始样本都可以代表一种观测出现的可能性。 并且初始的集合状态变量与模式和观 测都是动力协调的。 其次,利用经验正交函数(EOF)方法,在同化过程中使用的线性、一阶马尔科夫随机 模型被进一步的修改和扩展成预报 12 个月的模型。该模型同样被嵌入到 ICM 的 SST 异常 模式中来模拟 12 个月集合预报过程中的模式不确定性。因此我们将这种综合考虑初始误差

和模式误差的集合方法应用到 ICM 中预报在热带太平洋的 SST 异常。后报试验从 1975~ 2004 年共 30 年的每个月都开始预报 12 个月,同时把预报结果与相应的观测资料和原始的 确定性预报结果相比较。 最后, 对于集合预报结果的检验包括了确定性预报检验和概率预报检验。 确定性预报检 验包括了相关系数和均方根误差。在概率预报检验方面,包括 Talagrand 概率分布检验、高 斯分布检验、离散度检验、Brier 评分检验、相对作用特征(ROC)检验的统计检验。检验 结果表明,该集合预报方法是合理可行的,通过该集合方法明显的提高了 ICM 的确定性预 报水平,集合预报系统也有较高的概率预报技巧,对确定性预报是一个完善和补充。 3. 基于 30 年的集合后报结果,我们针对 ENSO 预报领域两个比较热门的研究问题,即 “春季预报障碍”和预报误差对 ENSO 预报的影响。 进一步探讨了该集合预报系统在不同季节 的预报性能,以及集合预报系统中所采用的预报误差(初始误差和模式误差)方案对 ENSO 预报水平的影响。对于季节可预报性而言,确定性的样本均值预报仍存在明显的季节变化, 而对于概率预报而言,集合预报系统的预报性能没有明显的季节变化,消除了“春季预报障 碍”。 关于预报误差的影响,EnKF 同化结果提供的作为确定性初始场的样本均值是一个最优 估计,并且初始扰动对确定性预报水平的改进几乎无作用;EnKF 同化方法相比原始的初始 化方法能够提供更加协调的初始场, 提高预报技巧; 预报过程的模式误差扰动能使样本均值 平滑掉一些不可预报的噪音, 进一步提高样本均值的预报技巧; 如不考虑预报过程的模式误 差,EnKF 提供的初始不确定性会在较短的预报时间内迅速减小,样本的分布不能够表征预 报均值的误差; 考虑预报过程的模式误差可克服这一点, 从而大大提高集合预报系统的概率 预报技巧。 4. 为了检验我们的集合预报系统在更长的时期(更大的自由度)的可预报性,我们将只 用 SST 观测资料做初始化的集合预报方法应用到过去 120 年的集合后报试验中,同时分析 其在不同时期的年代际预报性能。 检验结果表明: 预报样本均值的确定性预报水平仍明显高 于确定性预报,样本均值能够提前 12 个月对强度较大的 ENSO 事件做出正确的预测;确定 性分析(相关系数和均方根误差)和概率预报分析(Talagrand 分布和 ROC 面积)表明集合 预报系统存在着较为明显的年代际变化; 集合预报系统的概率预报性能随季节没有明显的变 化。 5. 为了进一步能将更多种观测信息同化入模式, 为模式提供更加精确的初始场, 在前面 工作的基础上,我们扩展和改进了集合同化过程中的随机误差模型,将其从单变量(SST 异 常)模型拓展到双变量(SST 和海表高度(SL)异常)模型,资料同化方案同样也扩展到 能够同时同化 SST 和 SL 异常观测资料。为了能够得到随机误差模型中两个变量协调、平衡 的系数,我们采用多变量的经验正交函数(MEOF)方法来分析变量 SST 和 SL 异常的模式 误差属性,并将改进的马尔科夫多变量模型嵌入到 ICM 的动力海洋模式中来模拟模式的不 确定性。 我们利用发展的集合同化方法为集合预报系统提供了更加精确且动力协调的 100 个样 本的集合初始场。13 年的后报结果与原始的集合后报结果相比,通过改进 SL 的初始条件来 更好的参数化模拟次表层热力影响, 新的集合预报水平到预报 12 个月均被很显著的提高了。 这种改进表明,相比随机强迫,ENSO 的可预报性在很大程度上是受初始误差的限制。同时 预报水平的大幅度改进可以期待通过更加完善的集合资料同化方法来改进模式初始条件的 精确性和协调性。

关键词:ENSO,集合预报,中等复杂程度耦合模式,集合 Kalman 滤波,马尔科夫随 机模型,初始不确定性,模式不确定性,经验正交函数,样本离散度,预报水平,可预报性

本文采用正压准地转模式和 T21L3 斜压准地转模式,探讨了条件非线性最优扰动方法(CNOP) 在中期集合预报中的可能应用。进而在此基础上,针对天气环流转型的预报,研究了特殊的集 合扰动产生方法。主要结论如下: 1.在不考虑模式误差的情况下,采用正压准地转模式探讨了 CNOP 在集合预报中的可能应用。 a)奇异向量(SV)和条件非线性最优扰动被用来产生集合预报试验的初始扰动,对 14 天的预报 结果作了比较,发现用条件非线性最优扰动代替第一奇异向量的集合(S2)预报技巧在中期预 报范围(6~14 天)明显高于奇异向量法(S1)。该结论是在分析误差为快速增长扰动的条件下 得到的,即分析误差的非线性发展在预报后期快于奇异向量的非线性发展,不依赖于分析误 差的大小。 b)采用相似指数和经验正交函数分析方法解释了以上数值试验的结果。 c)预报技巧和离散度的关系以及 Talagrand diagrams 分析显示,新方法产生的集合预报的可 信度更高。 d)敏感性试验表明,局部 CNOP 相对全局 CNOP 而言,在集合预报中可能起着更为重要的作用。 2.采用 T21L3 斜压准地转模式,从扰动的初始模态及其发展两个方面比较了 CNOP 与 SV 的异 同,揭示了非线性对可预报性的影响。 a) CNOP 与 SV 类似,也具有范数依赖性。流函数平方范数意义下的 CNOP 空间尺度最小, 能量范数意义下次之,位涡拟能范数意义下空间尺度最大,甚至呈纬向流结构。 b)流函数平方范数或能量范数意义下的 SV 和 CNOP 都呈现出局地性的特征。 然而,随着初始 约束或优化时间间隔的增大,相对 SV 而言,CNOP 的局地性减弱。在某些情况下,波列结构甚 至存在于北半球的整个纬圈方向。 c)个例研究表明,在能量范数意义下,当 SV 在某一优化时间还没有促进纬向流向阻塞流转型 的时候,CNOP 可能导致了阻塞的爆发。这表明,在大尺度环流转型的研究中非线性过程起着 非常重要的作用。 3.在不考虑模式误差的情况下,采用 T21L3 准地转模式探讨了 CNOP 在集合预报中的可能应 用。 a)用异常相关系数(ACC)评估了北半球 500 百帕位势高度场的预报技巧。结果表明,如果大 气环流本身的可预报性差,例如在预报中期范围有天气环流转型的发生,此时,CNOP 方法相 对 SV 方法能够提高预报技巧。 b)在集合扰动的建立过程中,局部 CNOP 相对全局 CNOP 而言可能起着更为重要的作用。 4.利用阻塞指数的定义,采用非线性优化技术研究了非线性框架下激发阻塞爆发的最优扰动, 为天气环流转型的预报提供了特殊的集合扰动。


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