| 条件非线性最优扰动方法在黑潮目标观测研究中的应用 |
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| 引用本文： | 张星,穆穆,王强,张坤.条件非线性最优扰动方法在黑潮目标观测研究中的应用[J].山东气象,2018,38(1):1-9. |
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| 作者姓名： | 张星 穆穆 王强 张坤 |
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| 作者单位： | 1. 青岛市黄岛区气象局，山东 青岛 266400； 2. 复旦大学大气科学研究院，上海 200433； 3. 中国科学院海洋研究所，山东 青岛 266071 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目（41230420，41576015，41490644，41490640）；国家自然科学基金创新群体项目（41421005）；国家自然科学基金委员会-山东省人民政府海洋科学研究中心联合基金项目（U1606402）；中国科学院战略性先导科技专项（XDA11010303） |
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| 摘 要： | 对近年来利用条件非线性最优扰动（Conditional Nonlinear Optimal Perturbation,CNOP）方法开展的黑潮目标观测研究进行了总结，主要包括日本南部黑潮路径变异的目标观测研究、黑潮延伸体模态转变的目标观测研究和源区黑潮流量变化的目标观测研究。通过计算这些事件的CNOP型扰动，发现这些事件的CNOP型扰动具有局地特征，可以作为实施目标观测的敏感区。理想回报试验结果表明，如果在由CNOP方法识别的敏感区内实施目标观测，则会大幅度提高上述事件的预报技巧。
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| 关 键 词： | 目标观测 条件非线性最优扰动方法 黑潮 |
| 收稿时间： | 2017/12/11 0:00:00 |
| 修稿时间： | 2017/12/27 0:00:00 |
Application of the conditional nonlinear optimal perturbation method in targeted observation studies of Kuroshio |
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| ZHANG Xing,MU Mu,WANG Qiang,ZHANG Kun.Application of the conditional nonlinear optimal perturbation method in targeted observation studies of Kuroshio[J].Journal of Shandong Meteorology,2018,38(1):1-9. |
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| Authors: | ZHANG Xing MU Mu WANG Qiang ZHANG Kun |
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| Institution: | 1. Huangdao Meteorological Bureau of Qingdao City, Qingdao 266400, China; 2. Institute of Atmospheric Sciences, Fudan University, Shanghai 200433, China; 3. Institute of Oceanology, Chinese Academy of Sciences, Qingdao 266071, China |
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| Abstract: | This paper reviews research progresses of application of the conditional nonlinear optimal perturbation (CNOP) method in targeted observation of the Kuroshio in recent years,focusing on the Kuroshio path variations in south of Japan,the Kuroshio extension state transition,and the upstream Kuroshio transport variation.By calculating the CNOPs of the above cases,the localization features of the CNOP spatial structures are found for each event,which could be used for identifying the sensitive areas of the targeted observation.Results of ideal hindcasting experiments show that if the targeted observing strategies in the sensitive areas identified by the CNOP method are applied,the forecast skill of above events could be improved significantly. |
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| Keywords: | targeted observation CNOP method Kuroshio |
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