条件非线性最优扰动及其在天气和气候可预报性研究中的应用

被引：16
|
作者：
穆穆
段晚锁
机构：
[1] LASG中国科学院大气物理研究所
来源：
科学通报 | 2005年 / 24期
关键词：
非线性; 扰动; 可预报性; 非线性优化;
D O I：
暂无
中图分类号：
P432 [大气运动学];
学科分类号：
摘要：
条件非线性最优扰动(CNOP)是非线性动力系统中满足一定物理约束条件,且在预报时刻有最大非线性发展的一类初始扰动.它不仅可以代表某一天气或气候事件的“最优前期征兆”,而且可以用来研究预报时刻对预报结果有最大影响的初始误差.在流体运动的(不)稳定性(或敏感性)问题研究中,它还可以代表最不稳定(或最敏感)的初始模态.CNOP还可以被用来估计某一天气或气候事件预报误差的上界.CNOP的上述物理特征在厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)的可预报性研究和海洋热盐环流(THC)的敏感性分析中得到了实现:在一个海气耦合ENSO模式中,CNOP代表了最容易发展成ENSO事件的初始模态(即最优前期征兆);在ENSO事件的预报误差研究中,CNOP代表了在预报时刻对ENSO预报有最大影响的初始误差.当CNOP作为观测ENSO事件的初始扰动时,它给出了ENSO事件预报误差的上界估计;当CNOP作为THC的最不稳定(或最敏感)的初始模态时,它揭示了THC对有限振幅扰动的非线性不对称响应.最后,讨论了CNOP方法在较复杂模式中的应用,结果表明CNOP方法对于较高维数的模式也是适用的,对应的优化算法也是有效的.
引用
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页码：2695 / 2701
页数：7
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