区域谱模式的改进及季节预报应用研究

来源 :中国科学院研究生院 中国科学院大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:jingjing17_
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我国地处东亚季风区,旱涝等气象灾害频发,对经济和社会发展的影响日益加剧,因此短期气候预测的研究越来越受到大家的重视,是目前迫切需要解决的重大问题。本论文针对短期气候预测,改进了区域谱模式(RSM)的边界条件和嵌套方法,开发了质量守恒的无迭代半拉格朗日平流方案,将区域谱模式与全球气候预报模式(CFS)单向耦合,进行多年季节预报试验,并利用其它区域气候模式试验结果,分析了区域气候模式对美国冬季季节平均值的预测能力。主要成果如下:   1)采用美国国家环境预报中心(NCEP)业务运行的陆面数据,按模式网格信息制作陆面边界条件,提高了陆面下垫面的分辨率。利用气候值校正全球模式预报的五大湖区海表面温度,消除了该地区的虚假大值降水。实现了平均误差去除的嵌套方法,使区域谱模式在大尺度特征上更加贴近全球模式。   2)开发全新的质量守恒无迭代半拉格朗日平流方案,主要特点是:把中点放在规则的欧拉网格上,使用中点的风计算出发点和到达点,避免了迭代计算;使用通量形式的连续方程和平流方程,保证了局地质量守恒;使用维度分离方法将一维方案扩展到高维,仅需要使用一维的守恒插值方法,容易保持单调和正值,且并行化简单,同时提出了相应的分离误差消除方案。几个平流试验显示提出方案的精度达到或超过了其它国际先进半拉格朗日方法。   3)区域谱模式虽然采用了和全球模式同样的物理过程,但因为分辨率的提高,对表面温度和表面风速等变量的预报技巧有了很大提高,特别是山脉地区。区域谱模式对降水预报没有明显改善,可能和模式所使用的物理过程有关。非静力模式能够明显减少模式的系统性误差,从而提高模式的预报技巧。海表面温度对季节预报有着重要的影响,对全球模式海表面温度场进行误差校正可以明显的提高预报效果。模式预报效果的逐年变化较大,这与全球模式对全球大尺度信号的预测能力有关。   4)RSM、CWRF、WRF-ARW、MM5、ETA等区域气候模式均能够完整的再现全球模式的大尺度环流特征,甚至有所改进。区域气候模式采用了高分辨率的陆面数据,包括地形、植被类型等,因此对表面气温和表面风速等的预报技巧有了很大提高。上述区域气候模式对降水的预报差别较大,使用或改进与分辨率相适应的物理过程应该是提高降水预报的关键因素。区域气候模式季节预报效果的逐年变化较大,但都与全球模式基本保持一致,证明了预报技巧来自大尺度背景场。多区域模式集合平均的预报效果要好于全球模式和单个区域模式,集合预报可以明显减少单个模式可能出现的较大误差。
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