青年科学基金使我受益匪浅

国家自然科学基金的建立,是我国科技体制改革中的一项重大战略措施,是改革开放政策的严物。青年科学基金是国家自然科学基金的重要组成部分。它为有志于扎根在祖国大地,从事自然科学基础研究和部分应用研究的青年科技工作者,提供了必要的物质条件,为培养、造就新一代青年科技人才,作出了突出的贡献。笔者受益于青年基金不浅,对此感受尤深。     

关于三维平衡模式初边值问题适定性的研究

本文进一步考察三维平衡模式初边值问题的适定性。文中解决了“ω-方程”边值问题的适定性,给出了解的解析表达式,并建立了一种加权先验估计。以此为基础,本文证明了:考虑无穷远处大气时,三维平衡模式存在唯一的关于时间t的局部古典解。本文的结果推广了文献[2]的工作。     

最优化方法在确定对流混合层顶夹卷率中的应用

晴天充分混合的对流边界层(CBL)中常采用相对简单的零阶近似平板模式.在该模式中,通常假设边界层顶的夹卷通量与地面通量有着固定的线性关系作为其闭合条件,即/(wθ)h=-A/(wθ)s.由于受观测资料的限制,参数A通常是由大涡模拟(LES)的方法得到,并利用有限的观测资料加以验证.作者基于ARM(Atmospheric RadiationMeasurement Program)观测资料,利用最优化参数算法,确定该闭合参数,使得对流混合层模式能最大可能地再现实际边界层的发展过程.首次尝试了最优参数算法在确定真实物理过程参数中的应用.模拟结果分析表明,在观测资料足够多的情况下,最优化方法应是确定该闭合参数的行之有效的方法.     

基于条件非线性最优扰动方法的集合预报试验

在不考虑模式误差的情况下,采用三层准地转T21大气模式作了10d的集合预报试验．比较了两种集合预报初始扰动产生方法的优劣：奇异向量法和条件非线性最优扰动方法．从1982／1983冬到1993／1994冬（12月至次年2月）随机选择了10个个例．异常相关系数被用来评估北半球500hPa位势高度场的预报质量．结果表明,如果在预报中后期北半球大气环流具有环流转型发生,用条件非线性最优扰动代替第一奇异向量的集合预报技巧在中期预报范围（第4天之后）明显高于奇异向量法,Rank Histograms进一步说明新方法产生的集合具有更高的可靠性．结论证实并推广了作者以前的工作,即：采用正压准地转模式,在分析误差为快速增长扰动的情况下,条件非线性最优扰动方法的引入改善了集合预报效果．     

伴随方程在水汽资料四维同化中的应用I.理论

由于水汽相变等过程为快过程,再考虑到水汽观测误差不服从正态分布,可以认为将水汽资料与其他观测误差进行正态分布的气象资料联合同化是一种不合适的方法.故应单独对水汽资料进行同化.在下边界为第三类边界条件下,推导了适合于数值天气预报的水汽方程的伴随方程;利用目标函数的极值性,得出了水汽的四维资料同化问题的伴随算法;证明了目标函数给出的极值点为最小值点,且是惟一的.     

伴随系统及非线性优化方法在REM模式可预报性研究中的实际个例应用

利用REM模式的伴随系统和非线性优化方法，通过三个实际天气个例，对REM模式的可预报性问题进行了研究。结果表明，REM模式在给定的实际应用中可接受的预报误差范围内，对三个天气个例都具有预报能力。对于个例一，利用现有的常规报文初始观测场，进行简单的插值处理（最优插值等），REM数值模式就可以得到比较满意的预报结果； 对于个例二和个例三，对现有的报文初始观测场进行处理（如四维变分资料同化）后，REM模式在给定的误差允许范围内，对这两个天气个例仍得到满意的预报。研究结果不仅对改进数值模式具有一定的指导意义，而且对如何改进数值模式的初值问题，特别是在中尺度天气预报中如何改进具有一定的参考价值。     

条件非线性最优扰动法在大气与海洋目标观测研究中的应用

对近年来用条件非线性最优扰动法研究大气与海洋目标观测问题的部分工作进行了总结,主要涉及厄尔尼诺-南方涛动（ENSO）事件、黑潮路径变异事件以及阻塞事件。通过研究这些事件发生的最优前期征兆（OPR）和最快增长初始误差（OGE）,发现这些事件的最优前期征兆和最快增长初始误差分别具有空间的高度相似性及其伴随的局地性特征。理想回报试验表明,如果在ENSO事件和黑潮路径变异事件的最快增长初始误差和最优前期征兆所确定的扰动大值区减小初始场误差,上述事件的预报技巧会大幅度提高;最优前期征兆和最快增长初始误差的空间相似性使得在同一敏感区域增加额外观测,不仅有助于捕捉上述异常事件的前期信号,还可以有效减小初始误差,从而提高对该事件的预报技巧。阻塞事件爆发的最优前期征兆和最快增长初始误差的空间相似性和局地性特征在其目标观测研究中的应用,应该是深入研究的课题。     

用非线性最优化方法研究El Ni(n)o可预报性的进展与前瞻

综述用非线性优化方法研究厄尔尼诺(El Ni(n)o)-南方涛动(ENSO)事件可预报性的进展.针对ENSO可预报性研究中的热点问题--"前期征兆"、"春季可预报性障碍",以及如何量化研究ENSO可预报性和ENSO的不对称性问题,作者在近年来的工作中先后用理论模式和中等复杂程度ENSO模式研究了ENSO可预报性的动力学,揭示了ENSO的若干重要非线性特征.主要结果如下:(1)条件非线性最优扰动(CNOP)(局部CNOP)比线性奇异向量更易发展成ENSO事件,扮演了ENSO的最优前期征兆.这些ENSO事件关于气候平均态是不对称的.理论分析表明,非线性温度平流过程是造成这种不对称性的重要原因.1980～2002年的海洋再分析资料验证了上述理论结果.(2)ENSO事件CNOP型初始误差的发展有明显的季节依赖性,该误差导致了ENSO事件最显著的春季可预报性障碍(SPB)现象.ENSO事件SPB的发生不仅依赖于气候平均态,而且依赖于ENSO事件本身及其初始误差模态,是三者综合作用的结果.(3)建立了关于ENSO可预报性的最大可预报时间下界、最大预报误差上界和最大允许初始误差下界的三类可预报性问题,分别从三个方面揭示了ENSO事件的春季可预报性障碍现象,比较有效地量化了其可预报性.(4)通过CNOP方法,揭示了非线性温度平流在年代际尺度ENSO不对称性研究中的重要作用,解释了ENSO不对称性的年代际变化,基于所用ENSO模式给出了ENSO不对称性年代际变化的机制.最后,展望了非线性优化方法在ENSO可预报性中应用的前景,并期望该方法能拓展到ENSO第二类可预报性问题的研究中.