随机误差对混沌系统可预报性的影响

根据非线性局部Lyapunov指数的方法, 以Logistic映射和Lorenz系统的试验数据序列为例, 研究了在初始误差存在的情况下, 随机误差对混沌系统可预报性的影响。结果表明: 初始误差和随机误差对可预报期限影响所起的作用大小主要取决于两者的相对大小。当初始误差远大于随机误差时, 系统的可预报期限主要由初始误差决定, 可以不考虑随机误差对预报模式可预报性的影响; 反之, 当随机误差远大于初始误差时, 系统的可预报期限主要由随机误差决定; 当初始误差和随机误差量级相当时, 两者都对系统的可预报期限起重要作用。在后两种情况下, 在考虑初始误差对可预报性影响的同时还必须考虑随机误差的作用。此外, 我们在已知系统精确的控制方程和误差演化方程的条件下, 研究了随机误差对可预报性的影响, 理论所得结果与试验数据所得结果相似。这表明在随机误差较小的情况下, 对系统可预报期限的估计相对准确, 但在随机误差较大的情况下, 可预报期限的估计误差也较大。本文利用三种不同的滤波方法对序列进行了试验, 结果表明, Lanczos高通滤波得到的高频序列与原始加入的噪声序列无论是在强度上还是在演变趋势上都表现得相当一致, 其能有效地去除高频噪音继而提高对系统的可预报期限的估计, 这对实际气象观测资料如何有效地去除噪音具有一定的启发意义。     

观测资料中大西洋和青藏高原东部地区冷暖波动的同步性

利用观测及模式模拟研究了大西洋多年代际振荡(AMO)对青藏高原(TP)夏季气温的影响。观测资料的分析表明:大西洋多年代际振荡(AMO)是TP夏季气温年代际变化的重要远程驱动因子。AMO与TP东部地区夏季气温存在显著的同步变化关系并且TP气温的年代际变率可以在很大程度上由AMO所解释。基于观测和大气环流模型(AGCM)模拟,进一步确定了从北大西洋到TP远程影响的物理机制。观测和AGCM模拟都表明:AMO暖位相会引起海平面气压在大西洋-欧亚大陆地区形成纬向偶极子型,导致TP局地气压异常升高和异常的下沉运动,进一步引起TP东部地区在夏季出现异常的干旱和高温。     

南海海表温度日变化特征及其影响因素研究

利用国家海洋环境预报中心的逐时海表温度（SST）数据和欧洲中期数值预报中心的ERA5数据集研究了南海海表温度日变化（DSST）的特征及其影响因素。研究结果表明：南海区域的DSST平均为0.56℃,总体呈纬向分布,近岸海域DSST幅度较大,但超过1.5℃的日增暖事件发生频次较少;南海DSST具有显著的季节变化特征,总体表现为春季最大（约0.7℃）,冬季最小（约0.2～0.3℃）;净辐射通量日变化和风速的季节变化是影响南海DSST季节变化的主要原因,南海月平均DSST与净辐射通量日变化的季节变化具有很好的一致性,DSST随着净辐射通量日变化的增加而增大,但DSST与风速的变化关系则相反;南海季风对南海DSST的季节变化也有着重要影响;南海SST具有明显的日循环特征,通常在每日16时到达峰值,08时到达谷值;影响南海SST日循环的主要因素为净辐射通量的日循环,风速日循环的影响相对较小。