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151.
热带海温异常影响夏季环流的机制研究 总被引:1,自引:0,他引:1
利用正压涡度方程模式对赤道东太平洋和赤道西太平洋暖池区海温异常影响夏季大气环流的机制进行了研究,结果表明:太平洋海温异常会对大气环流产生明显的影响,我国上空环流受其直接影响较小,大气对赤道东太平洋海温升高的响应比对西太平洋暖池海温降低响应明显.西太平洋暖池海温降低和赤道东太平洋海温升高都使极涡明显减弱,对中低纬度大气高度场的影响相反.赤道东太平洋海温升高,中低纬度地区槽脊活动表现不明显,而西太平洋暖池海温降低,会使大气高度场产生明显的槽脊扰动.西太平洋暖池海温降低和赤道东太平洋海温升高,会使涡度场、经向风形成沿驻波波列传播的扰动场.西太平洋暖池海温降低和赤道东太平洋海温升高同时发生时,经向风场使北半球所有的地方都产生了扰动(两条波列路径仍然清楚),沿纬圈和经向都呈有规律的正负相间的分布,扰动表现为驻波特征. 相似文献
152.
青藏高原东西部积雪效应的模拟对比分析 总被引:7,自引:1,他引:6
采用引入次网格尺度地形重力波拖曳的NCAR区域气候模式(RegCM2),以SMMR微波逐候积雪深度观测值为依据,加入较合理的积雪强迫,通过数值模拟,研究了青藏高原(下称高原)东、西部积雪异常对后期区域环流的不同影响。模拟结果的对比分析表明,高原西部多雪对高原东部积雪存在正的反馈作用,有利于高原东部积雪的增加,而高原东部多雪对高原西部积雪的影响很小。高原西部积雪偏多和高原东部积雪偏多对后期大气温度场和高度场的影响具有基本相同的分布形态,只是影响强度有所不同。高原西部积雪的融化要迟于高原东部积雪,高原西部积雪效应的持续性较强。另外,高原西部多雪对高原东部积雪存在正的反馈作用,高原东部积雪的增加进一步加大了整个高原积雪的异常,因此,高原西部积雪偏多对后期环流的综合影响明显大于高原东部积雪偏多的影响。 相似文献
153.
154.
南海和印度洋海温异常对东亚大气环流及降水的影响 总被引:38,自引:11,他引:27
利用英国气象局全球海温资料和NCEP再分析资料以及我国160个标准站降水资料,进行合成分析和SVD分析。结果表明,当南海、孟加拉湾和阿拉伯海春季(3~5月)海温为一致正(负)异常时,夏季(6~8月)副高偏南(北)偏西(东)偏强(弱),我国长江流域降水偏多(少),华南和华北降水偏少(多)。 相似文献
155.
该文针对数值化的 GMS红外卫星云图资料的特点 ,利用改进的统计反演方法分别求出温度和湿度估计场 ,设计了几种订正方案对反演出的温度和湿度进行质量控制 ;控制后的反演场再与常规观测资料进行变分同化 ,最后用 MM4模式进行了模拟对比试验 .结果显示 ,在合理的泛函设计的基础上 ,质量控制的好坏直接影响预报结果 .用分析场格点值进行订正效果优于用测站值直接订正 ,加上对云图反演的值进行系统误差订正后 ,有效提高了降水预报准确率 .值得指出的是 ,加进云图资料后 ,明显改善了模式降水预报的强度和区域 ,与仅用常规探空资料相比更接近于实况 . 相似文献
156.
157.
ENSO对黑潮海区风应力异常影响的初步探讨 总被引:2,自引:0,他引:2
利用近50a黑潮海区风应力场与Nino3区海温指数序列进行相关分析后发现,ENSO对黑潮海区经向风应力影响的“关键时段”为秋、冬季至次年初夏时期,对纬向风应力影响的“关键时段”为冬季至次年春季。黑潮海区风应力距平场与赤道中东太平洋SSTA场的扩展SVD分析及相应的合成分析揭示了ENSO期间黑潮海区风应力异常结构的演变:秋季,中国的东海、琉球群岛附近海域首先出现南风应力异常;冬季,吕宋岛以北、台湾以东的海域出现西南风应力异常,其影响范围和强度在次年2月前后达到最强,其后迅速减弱,至5月,风应力异常基本消失。赤道中东太平洋SSTA对黑潮海区经向风应力异常的影响范围较大,强度更显著。 相似文献
158.
利用NCAR CCM2十八层全球大气环流谱模式和IAP/LASG OGCM二十层全球大洋环流模式,设计了一个通量场再分析同步耦合方案FRAC(Flux Re—Analysis Coupling scheme),建立了全球海气耦合模式系统(NIM/COAMS)。利用EOF理论消除分量模式通量在海气非线性相互作用过程中产生的高频振荡,保留模式通量场的主要成分.使模式误差不致被迅速放大。模拟结果表明,积分前10a全球平均海表温度仅上升0.1℃,全球平均表面温度仅上升0.3℃,以后基本保持不变,模式没有出现明显的气候漂移,50a积分显示,模式对气候态的模拟与观测基本一致,部分结果优于未耦合模式。 相似文献
159.
在增长模繁殖法(Breeding of the Growing Mode,BGM)的动态繁殖过程中,尺度化因子的选择极为关键。利用WRF(Weather Research and Forecasting)模式,在分析飑线系统数值模拟误差增长机制的基础上,根据飑线发展过程中湿对流区域误差更容易快速增长的特点,提出了一种根据湿对流区域时空分布调整的BGM初始扰动改进方案。该方案通过在动态繁殖过程中对小扰动的水平结构进行调整,加强湿对流区域扰动,捕获到增长最快方向上的小扰动并将其作为初始扰动。试验结果表明:根据降水量调整的改进方案相比其他方案扰动能量较大,各集合成员之间差异也较大,集合平均预报误差较小;对强降水范围的模拟相对理想,暴雨的降水评分较高;对风廓线及水汽场的预报更接近于实况,较好地改善了集合预报效果。 相似文献
160.
Deviation exists between measured and simulated microwave radiometer sounding data. The bias results in low-accuracy atmospheric temperature and humidity profiles simulated by Back Propagation artificial neural network models. This paper evaluated a retrieving atmospheric temperature and humidity profiles method by adopting an input data adjustment-based Back Propagation artificial neural networks model. First, the sounding data acquired at a Nanjing meteorological site in June 2014 are inputted into the MonoRTM Radiative transfer model to simulate atmospheric downwelling radiance at the 22 spectral channels from 22.234GHz to 58.8GHz, and we performed a comparison and analysis of the real observed data; an adjustment model for the measured microwave radiometer sounding data was built. Second, we simulated the sounding data of the 22 channels using the sounding data acquired at the site from 2011 to 2013. Based on the simulated rightness temperature data and the sounding data, BP neural network-based models were trained for the retrieval of atmospheric temperature, water vapor density and relative humidity profiles. Finally, we applied the adjustment model to the microwave radiometer sounding data collected in July 2014, generating the corrected data. After that, we inputted the corrected data into the BP neural network regression model to predict the atmospheric temperature, vapor density and relative humidity profile at 58 high levels from 0 to 10 km. We evaluated our model’s effect by comparing its output with the real measured data and the microwave radiometer’s own second-level product. The experiments showed that the inversion model improves atmospheric temperature and humidity profile retrieval accuracy; the atmospheric temperature RMS error is between 1K and 2.0K; the water vapor density’s RMS error is between 0.2 g/m3 and 1.93g/m3; and the relative humidity’s RMS error is between 2.5% and 18.6%. 相似文献