集合降维变分同化中的初始扰动和局地化

集合降维变分同化方法ERDVar不需要求解切线性模式和伴随模式,不仅能减少同化计算量,而且能够提供“流依赖”的背景误差协方差矩阵。本文提出用NMC初始扰动生成方法和分区同化方案,来解决初始扰动样本生成问题和全球同化局地化问题,最终实现将ERDVar应用到全球中期数值预报模式T106L19。试验结果表明：①使用ERDVar方法能够有效提取真实增量信息,提高全球同化精度。②用NMC方法产生的扰动样本反映预报误差结构特征,在预报过程中不容易衰减,同化后至少使预报误差降低10%。③与全球ERDVar同化试验相比,分区ERDVar同化试验各变量平均的均方根误差降低14%,计算代价进一步降低。分区ERDVar方法和NMC样本的联合应用使同化改进效果更稳定。     

冈底斯带东段鲁朗—墨脱地区中新世花岗岩 的地球化学、年代学及成因

冈底斯东段的鲁朗-色季拉和墨脱-崩崩拉一带花岗岩的岩石类型主要为二长花岗岩、黑云母花岗岩、花岗闪长岩、石英闪长岩等.墨脱花岗岩的K-Ar年龄为19～22Ma;鲁朗花岗岩的40Ar-39Ar年龄为14～18Ma.岩石地球化学研究结果表明,本区花岗岩主要属于高钾钙碱性系列和钙碱性系列,同时具有某些埃达克岩的特征,表现为高SiO2(65.60%～76.40%)、Al2O3(12.32%～17.23%)、Sr/Y(2.41～86.46)、(La/Yb)n(6.65～56.14)比值,低Y(4.23×10-6～39.40×10-6)等特点.呈典型的LREE和LILE富集型分配模式,Eu为正到弱负异常.本区中新世花岗岩主要来源于中下陆壳的硅铝质成分和镁铁质成分的重熔,不同于具埃达克岩成分的冈底斯中新世含矿花岗斑岩.以中新世花岗岩侵位为标志,东喜马拉雅构造结地区的初始伸展可能在22Ma左右,早于冈底斯中段(20Ma左右).     

线性与非线性发展方程计算稳定性的比较分析

针对性与非线性发展方程的几种差分格式，以一维线性和非线性平流方程为例，对线性与非线笥发展方程差分格式的计算稳定性进行了比较分析，揭示了差分格式结构和初值形式与计算稳定性的关系。理论分析和数值试验证明，线性与非线性发展方程差分格式的计算稳定性在本质上是完全不同的。     

亚洲夏季风活动激发北半球大气遥相关的物理机制探讨 I.正规模及有限时间不稳定奇异矢量分析

造成大气环流异常的原因可以有两个方面, 一是大气内部的物理过程, 另一方面则可能由大气外强迫引起。在线性框架内, 该文的第 Ｉ 部分利用正规模 （ｎｏｒｍ ａｌ ｍｏｄｅ） 以及有限时间不稳定奇异矢量 （ｓｉｎｇｕｌａｒ ｖｅｃｔｏｒｓ） 理论, 对亚洲夏季风（ Ａ Ｓ Ｍ） 活动激发北半球夏季遥相关型的大气内部物理机制进行了探讨。结果表明, 亚洲季风区的扰动最有效地激发了它下游地区不稳定模态的发展, 从而导致了从亚洲到北美洲一带的大气环流异常。关于从大气外强迫角度对这一问题的探讨, 将在本文的第 Ｉ Ｉ部分发表。     

Role of Parameter Errors in the Spring Predictability Barrier for ENSO Events in the Zebiak–Cane Model

ABSTRACT The impact of both initial and parameter errors on the spring predictability barrier （SPB） is investigated using the Zebiak Cane model （ZC model）. Previous studies have shown that initial errors contribute more to the SPB than parameter errors in the ZC model. Although parameter errors themselves are less important, there is a possibility that nonlinear interactions can occur between the two types of errors, leading to larger prediction errors compared with those induced by initial errors alone. In this case, the impact of parameter errors cannot be overlooked. In the present paper, the optimal combination of these two types of errors [i.e., conditional nonlinear optimal perturbation （CNOP） errors] is calculated to investigate whether this optimal error combination may cause a more notable SPB phenomenon than that caused by initial errors alone. Using the CNOP approach, the CNOP errors and CNOP-I errors （optimal errors when only initial errors are considered） are calculated and then three aspects of error growth are compared： （1） the tendency of the seasonal error growth; （2） the prediction error of the sea surface temperature anomaly; and （3） the pattern of error growth. All three aspects show that the CNOP errors do not cause a more significant SPB than the CNOP-I errors. Therefore, this result suggests that we could improve the prediction of the E1 Nifio during spring by simply focusing on reducing the initial errors in this model.     

What Kind of Initial Errors Cause the Severest Prediction Uncertainty of EI Nino in Zebiak-Cane Model

With the Zebiak-Cane (ZC) model, the initial error that has the largest effect on ENSO prediction is explored by conditional nonlinear optimal perturbation (CNOP). The results demonstrate that CNOP-type errors cause the largest prediction error of ENSO in the ZC model. By analyzing the behavior of CNOP- type errors, we find that for the normal states and the relatively weak EI Nino events in the ZC model, the predictions tend to yield false alarms due to the uncertainties caused by CNOP. For the relatively strong EI Nino events, the ZC model largely underestimates their intensities. Also, our results suggest that the error growth of EI Nino in the ZC model depends on the phases of both the annual cycle and ENSO. The condition during northern spring and summer is most favorable for the error growth. The ENSO prediction bestriding these two seasons may be the most difficult. A linear singular vector (LSV) approach is also used to estimate the error growth of ENSO, but it underestimates the prediction uncertainties of ENSO in the ZC model. This result indicates that the different initial errors cause different amplitudes of prediction errors though they have same magnitudes. CNOP yields the severest prediction uncertainty. That is to say, the prediction skill of ENSO is closely related to the types of initial error. This finding illustrates a theoretical basis of data assimilation. It is expected that a data assimilation method can filter the initial errors related to CNOP and improve the ENSO forecast skill.     

建筑小区尺度下LID措施前期条件对径流调控效果影响模拟

以西咸新区天福和园住宅小区为研究对象,采用暴雨洪水管理模型（Storm Water Management Model,SWMM）构建含低影响开发（LID）措施调控作用的城市雨洪过程数值模型,模拟分析了不同重现期降雨下LID措施和传统开发情况在不同前期条件下的径流控制及峰值削减效果。结果表明:① LID措施自然状态、半饱和与饱和状态在不同重现期降雨下径流控制率分别为64.3%~83.2%、56.3%~76.5%和48.7~68.1%,与自然状态相比,半饱和与饱和情况径流控制率分别减少了6.7%~9.1%和15.1%~15.8%,且皆随重现期增大径流控制率减少值先增大后减小。②径流峰值分别为23.3~189.4 L/s、25.9~198.4 L/s和28.8~290.7 L/s,与自然状态相比,半饱和与饱和状态径流峰值分别增加了4.5%~20.9%和22.9%~53.4%,表明LID措施在饱和状态下的调控效果远不如自然状态。③相较于传统开发,LID条件下自然状态和半饱和状态对径流峰值削减显著,但饱和情况在降雨重现期20年时径流峰值反而升高,表明LID措施饱和状态在大暴雨情况对下游管网造成更大压力。④在相同前期条件下有LID措施对径流控制率有明显提升。     

河流流场数值模拟初始场误差发展研究

为分析河流初始场误差对计算结果的影响,利用小扰动方法推导了流动模拟过程中初始场误差发展的控制方程,并依照湖泊假潮的形式得到了方程的分析解。理论结果表明,在通常的边界条件下,初始场误差相当于在流动中附加了一个虚拟的长波,这种波动以驻波的形式存在于河流中,波长是河段长度的4倍,波周期可用梅立恩公式近似估计。在底摩擦的作用下,误差波将会迅速衰减直至消失,充分显示了流场的强耗散特性。通过数值计算实例验证了理论分析的结果。     

初始涡旋结构对热带气旋强度变化影响的数值研究

本文利用中尺度WRF模式,通过构造3个位于不同高度上强度相同的初始涡旋暖心中心(分别称为Low试验、Mid试验和High试验),认识暖心垂直结构对热带气旋发展的影响。理想数值试验发现,在积分6 h后在Low试验和Mid试验中最大风速半径开始收缩,眼墙内对流发展,高层暖心发展明显比High试验强,强度增加明显快于High试验,达到快速增强的标准。进一步诊断发现,暖心偏低的试验中初始CAPE值较大,低层风垂直切变较强,有利于眼墙内对流发展,非绝热加热在高层暖心形成过程中起重要作用,最大风速半径收缩比High试验快,热带气旋强度快速增加。本研究清楚表明,数值预报模式中构造初始涡旋的暖心高度对模拟热带气旋的强度发展有重要影响。     

涡旋Rossby波传播的不同特征

用一个柱坐标系涡度正压方程的半谱模式，实施了4组试验，研究了不同初始扰动涡旋分布条件下，涡旋Rossby波的传播特征问题。结果指出：正值、负值相间的沿方向角二波分布的初始场，与只有正值涡旋的初始场相比，其后涡旋Rossby波的传播有明显的差别，即前者向内传播的涡量比后者衰减得快，而且前者是单峰传播，后者是双峰传播。