条件非线性最优扰动和繁殖向量相结合的一种集合预报方法

集合初始扰动的好坏对集合预报效果有着至关重要的影响.为了产生能够捕捉到初始场不确定性的初始扰动,在不考虑模式误差的情况下,用Lorenz-96模式探讨了条件非线性最优扰动(conditional nonlinear optimal perturbation,CNOP)在集合预报中的应用,并与传统的增长繁殖模方法(breeding of growing mode,BGM)进行了比较.发现用CNOPs代替2L范数较大的繁殖向量(breeding vectors,BVs)的集合预报技巧明显高于BGM方法.在分析误差是快速增长型扰动的条件下,新方法对预报结果的改善幅度随预报时间的延长而增大,特别是在中期预报范围(6~14 d)内,改善效果更加明显.按照通常距平相关系数(ACC)不小于0.6则视为有效预报的标准,新方法和BGM方法得到的集合预报相对于参照预报而言,都能够将有效预报时间延长4 d左右.     

ENSO可预报性研究的一个新方法:条件非线性最优扰动

首先给出了条件非线性最优扰动的概念; 其次, 采用简单的ENSO海-气耦合模式, 通过比较条件非线性最优扰动和线性奇异向量的异同, 揭示出在气候可预报性研究中考察误差增长应该使用非线性模式; 然后, 使用条件非线性最优扰动, 初步研究了该ENSO模式的“春季预报障碍”问题.     

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

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.     

初始误差和模式误差对ENSO集合预报的影响

基于作者发展的一个ENSO(El Niño-Southern Oscillation)集合预报系统, 利用4组14 a的(单一或集合)回报试验(试验方案按照是否在预报过程中考虑了初始或模式随机误差扰动进行划分), 分别从确定性预报和概率预报角度, 检验和探讨了随机的初始误差扰动和模式误差扰动对ENSO集合预报水平的影响. 试验结果初步表明, 主要体现了模式物理过程不确定性的随机模式误差扰动, 能够在整个12个月预报过程有效地提高集合预报系统的预报水平. 但是对该系统而言, 随机初始误差扰动对预报水平的影响相对较小, 其影响时效主要集中在预报的前3个月左右.     

二维准地转基本流的扰动发展与非线性稳定性

进一步考察了初值与模式中参数共同扰动的情形,对初始扰动场仅依赖于初始扰动涡拟能,初始扰动边界速度环量与扰动参数的条件下,给出了扰动能量,扰动位涡拟能精确的显式估计,并在Ｌｙａｐｕｎｏｖ意义下广义非线性稳定性概念的基础上,得到了对应于文献（１）第２定理的非线性稳定性判据,推广了文献（２）的主要结果。     

改善月动力延伸预报水平的一种新途径

从数值模式普遍存在的一个重要预报误差源—— 纬向平均环流入手, 提出了一种改进月动力延伸预报的新途径. 首先, 应用重构相空间理论和非线性时空序列预测方法, 在大量历史资料的基础上构建纬圈平均环流(纬向平均高度场)月尺度逐候非线性动力学区域预报模型; 然后将非线性动力预报和数值模式动力预报结合起来, 即将非线性预报结果转化为模式需要的预报量, 再在模式积分过程中实施过程订正. 试验结果表明, 这种方法不仅有效减少了模式的系统性预报误差, 而且通过波流非线性相互作用, 使部分波分量的预报得到了较明显的改善.     

序扰动锥有效点集和锥弱有效点集的锥次微分稳定性

对于序空间集合的锥有效点集和锥弱有效点集,Naccache,Sawargi等和Luct曾研究了它们在半连续意义下的稳定性、胡毓达和徐永明引进点集映射的次微分概念,讨论了当它受扰动时在次微分意义下的稳定性.本文进一步引入点集映射的锥次微分和锥弱次微分概念,得到另一种稳定性结果,即当确定空间序的控制锥受扰动时,局部凸拓扑向量空间中集合的锥有效点集和锥弱有效点集分别在锥次微分和锥弱次微分意义下的稳定性.设υ和y是局部凸拓扑向量空间,υ和y     

初始扰动对数值模式模拟能力的影响

大气和海洋模式数值模拟的结果是否准确, 首先取决于模式的模拟能力. 由于大气和海洋运动本质上是非线性的, 其运动状态依赖于初始场(初值). 模式作为非线性发展方程的离散化形式, 其运动状态仍然依赖于初始场. 初始场的微小变化有可能导致模式的结果完全不同, 甚至使模式丧失模拟能力. 而对大气和海洋运动的实际问题进行数值模拟时, 无论所用的观测资料如何准确, 初始场难免存在着误差. 由于这些误差的存在, 可能会使得模式的结果与实际状态相比大相径庭. 因此, 探讨初始扰动对模式模拟能力的影响就成为大气和海洋科学中的一个热点和难点问题. 正是基于这种情况, 激发了20世纪80, 90年代资料同化技术的快速发展. 通过资料同化的方法对初始场误差进行订正, 极大地改善了初始场的质量, 使其更接近大气和海洋运动的实际状态, 模式的模拟能力得到了一定的提高. 但资料同化的方法到底能在多大程度上改进模式的模拟能力, 到目前为止仍是一个尚未解决的难题.     

相似-动力模式的月平均环流预报试验

在过去相似-动力模式研究的基础上, 建立了以T63L16月动力延伸业务预报模式为动力核的相似-动力月预报模式. 原T63模式的月平均环流预报为控制试验, 所建立的相似-动力模式的月平均环流预报为对比试验. 通过4个相似-动力模式预报成员的集合平均, 对比试验结果显示了优于控制试验的月平均环流预报技巧.     

月平均环流的Monte-Carlo预报试验

1974年,Leith为了克服矩方法遇到的困难提出了统计-动力相结合的Monte-Carlo(简称M-C)近似预报方法,并用均质、各向同性的湍流两维模式证实:M-C预报是最小平方意义下的最优预报。1981年,Seidman在Leith等人工作的基础上,提出了随机扰动初值预     

地球自转速率变化的实时快速预报

地球自转速率变化的实时快速预报具有重要的科学意义和实际应用价值. 然而由于地球自转速率复杂变化(或日长变化)的时变特性, 传统的线性时间序列分析方法往往难以取得良好的预报效果. 采用非线性的人工神经网络技术预报日长变化, 网络的拓扑结构由最小均方误差法确定. 考虑到日长变化与大气环流运动间的密切联系, 在神经网络预报模型中首次引入轴向大气角动量的实时预报值, 进行日长变化1~5 d的实时快速预报. 结果表明, 联合日长变化序列和大气角动量预报序列的神经网络模型, 比起单独采用日长变化资料的模型, 预报精度得到显著的提高.     

DEMETER 耦合气候模式对西北太平洋台风活动及其影响因子的预测效能

利用耦合气候模式实现一步法预测是气候预测的重要发展方向之一. 该研究基于欧洲多模式短期气候集合预测计划(DEMETER)6 个耦合气候模式1974~2001 年回报试验结果, 首先探讨了耦合气候模式对夏季(6~10 月)西北太平洋台风发生密切相关的6 个主要气候因子的预测性能, 在此基础上, 利用这6 个气候因子与台风发生频次的统计关系, 研究了耦合气候模式对西北太平洋台风频次变化的预测技巧. 结果显示, DEMETER 6 个耦合气候模式可以较好地预测影响台风频次的主要气候因子及台风频次本身的变化特征. 进一步的对比研究发现, 这种统计降尺度与耦合模式相结合的预测方法明显好于耦合气候模式的直接预测效能. 此外, 多模式集合平均表现出最优的预测性能. 可见, 采用多模式集合与统计降尺度相结合的预测方法可以大大提升耦合气候模式的预测技巧, 它将成为未来台风预测的重要方向.     

热带数值预报中的初值问题

一、引言热带质量场与流场之间的平衡关系目前尚不很清楚,因此热带数值预报模式中都采用原始方程而不再作滤波近似,但原始方程对初值十分敏感,初始场上的小扰动很容易增长.有些小扰动是观测误差,另一些是没有天气意义的小波动.有的小扰动具有天气意义,但是很难与没有天气意义的小扰动区分开,在我们的模式中也难以描写它.因此,在初值处理过程中将这     

二维Lilly格式中非线性计算不稳定的例子

非线性计算不稳定是数值天气预报中的一个重要问题,Phillips第一个给出了这种计算不稳定的例子.但是他把产生这种不稳定性的原因完全归于“混淆误差”是不确切的,因为只要差分格式满足预报变量的平方守恒性,尽管仍存在混淆相互作用,但并不会导致非线性计算     

动力系统初扰动敏感性与混合性、熵的一些关系

动力系统的复杂动力行为一个重要方面是运动对初扰动的敏感性,即运动在初扰动下它的渐近行为发生了较大的改变,从而使确定性系统发生类似随机行为。初扰动敏感性具有多种尺度、多种层次的描述(见文献[1]),它构成了系统Chaos现象、奇异吸引子一个基本特征。本文企图讨论动力系统初扰动敏感性与遍历性理论中两个基本概念——混合性、熵之间的一些关系。     

标准特征值问题扰动分析的精确方法

在扰动量存在的情况下,准确计算特征值的扰动量是确保结构安全性的重要问题.针对标准特征值问题扰动分析提出了一种精确方法,能够高效地计算特征值扰动量的准确值,克服了矩阵摄动级数展开法忽略高阶项导致的计算精度不足的缺点.提出的方法推导得到了标准特征值问题扰动分析求解方程.求解方程推导过程中没有经过近似处理,将求解标称系统标准特征值问题方程得到的特征值标称值代入,就能求得特征值扰动量的准确值,从而能够有效满足高精度和高效率要求.3个数值算例分别对所提出的精确方法进行了验证,与矩阵摄动级数展开法的计算结果相比,能够准确高效地计算特征值的扰动量,具有精确和高效的双重优势.     

汇聚Richtmyer-Meshkov不稳定性实验研究进展

Richtmyer-Meshkov(RM)不稳定性是流体力学的重要研究内容,无论在学术研究还是工程应用领域都有着重要的研究价值.近些年,学者们围绕平面激波诱导的RM不稳定性开展了大量实验、数值和理论研究,发现界面上的初始扰动在激波冲击之后依次经历线性增长、非线性增长和湍流混合3个发展阶段,压力扰动和斜压涡量是导致扰动发展的主要物理机制.然而,关于汇聚激波诱导的界面失稳现象却少有研究,汇聚空间中扰动发展的规律以及汇聚效应对扰动发展的影响尚不清楚.汇聚RM不稳定性研究要求在实验室条件下生成稳定的汇聚激波和形状可控的流体界面,对现有的实验方法提出了极大的挑战.本文简要回顾了近些年在两种不同结构的汇聚激波管设备中开展的汇聚RM不稳定性实验研究,重点讨论了几种典型汇聚效应对扰动发展的影响,并根据目前研究的局限性提出今后实验研究的3个重要方向:高马赫数激波诱导的界面失稳实验、三维界面的演化、扰动激波与无扰动或有扰动界面的相互作用.     

行星尺度纬圈平均风扰动的传播与南北极涛动

全球大气变量可以物理分解为纬圈和时间平均的气候对称部分、时间平均的气候非对称部分、行星尺度纬圈平均的瞬时对称扰动和天气尺度瞬时非对称扰动.本文分析了对流层顶行星尺度经、纬向风扰动在季节内和年际尺度上的变化,及其与厄尔尼诺-南方涛动(ENSO)、北极涛动(AO)和南极涛动(AAO)之间的关系.结果表明,来自热带对流层顶的年际行星尺度纬向风扰动与赤道ENSO循环有联系,并通过异常的经圈环流传播到副热带、中纬度和极锋对流层顶.来自热带对流层顶的季节内(40~60 d)行星尺度纬向风扰动也可以通过异常的经圈环流向赤道外传播到副热带和中纬度.来自两半球极地对流层顶的大气季节内行星尺度纬向风扰动可以向高纬度传播.AO和AAO是这些行星尺度环流扰动在中高纬度传播与叠加的结果.     

等离子体彗尾中非线性扰动波的讨论

Ⅰ型彗尾作为管状等离子体柱体浸没在太阳风等离子体之中。两类等离子体由切向间断面分开,其自由边界面不断经受着K-H不稳定性效应,由此导致了彗尾中的螺旋状结构以及相应的波运动。一些文章,已运用线性理论进行了分析,但是“非线性演化过程”对扰动波     

东亚夏季持续性异常环流的最敏感扰动分析

中高纬乌拉尔和东亚的阻塞高压和西太平洋副热带高压(以下简称副高)是东亚夏季风的重要成员,它们的持续异常会导致我国夏季的严重干旱或洪涝灾害,例如1991年夏季我国江淮流域发生的严重的持续性特大暴雨和洪涝,就是东亚大范围的环流持续异常造成的.因此,对这些系统持续异常的活动规律和影响因子的研究,对于了解洪涝的成因,提高灾害性天气的中长期预报水平都有重要意义.敏感性分析是研究物理过程的影响因子的重要手段.以前的直接敏感性分析,都是用数值模式进行一系列对比实验,每次改变一个因子或初值,然后通过比较这些实验的结果来考察各因子的影响.但有时研究者事先并不清楚哪些因子对他所关心的过程较为重要,用这种方法就有一定盲目性,而且它不能给出各种因子影响的相对重要性的定量比较.如果我们希望对各种影响因子有比较全面的了解,或要考查何种初始扰动对我们所关心的过程较为重要,就