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利用ARGO资料改进ENSO和我国夏季降水气候预测

Utilizing ARGO Data to Improve the Prediction of ENSO and Short-term Climate Prediction of Summer Rainfall in China

作     者:张人禾 殷永红 李清泉 刘益民 牛涛 Zhang Renhe;Yin Yonghong;Li Qingquan;Liu Yimin;Niu Tao

作者机构:中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室北京100081 国家气候中心北京100081 

出 版 物:《应用气象学报》 (Journal of Applied Meteorological Science)

年 卷 期:2006年第17卷第5期

页      面:538-547页

核心收录:

学科分类:07[理学] 070601[理学-气象学] 0706[理学-大气科学] 

基  金:国家自然科学基金项目(40231014 40575034)资助 

主  题:ARGO资料 ENSO预测 我国夏季降水气候预测 

摘      要:全球海洋ARGO资料的获取为气候预测的研究提供了前所未有的海洋资料。该文首先利用ARGO资料改进次表层参数化方案后的Zebiak-Cane海洋模式,与统计大气模式耦合,建立了热带动力海洋-统计大气耦合模式。通过比较应用和未应用ARGO资料改进的海洋模式,进行了耦合模式的长期回报试验。结果表明:ARGO资料的应用极大地改善了耦合模式对热带太平洋海面温度异常的预测能力,提前3个月和6个月的回报结果都有很大的改进,基本上回报出了Ni^no3.4区海面温度异常的演变特征,对厄尔尼诺和拉尼娜都能够给出较准确的回报,回报结果与观测之间的相关性在整个热带太平洋区域明显提高。该文还利用国家气候中心(NCC)全球海气耦合模式,对我国夏季降水进行了个例和多年季度回报模拟试验,探讨了包含和不包含ARGO观测资料的同化资料作为初始场对我国夏季降水预测的影响,表明采用带有ARGO观测资料的海洋同化初始场,回报的我国夏季降水分布形式与观测更一致,回报结果与观测之间的正相关区域变大,对我国夏季降水的回报水平比采用没有ARGO观测资料的海洋同化初始场时有明显提高。

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