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1、第八章第八章 气候预测气候预测 8.1 气候预测的方法气候预测的方法 一、重要性 气候学研究的最终目的之一是进行气候预测。 (其次是气候控制?)二、气候预测的方法二、气候预测的方法 1、统计学方法 2、动力学方法(动力统计方法) 3、统计动力预报 (中长期天气预报)第八章第八章 气候预测气候预测8.2 可预报性可预报性一、问题的产生 1、 数值天气预报诞生,1922年Richardson首次提出了数值天气预报的概念;1950年Charney第一次作24小时数值天气预报成功。现在人们都知道天气预报可以利用计算机用数值的方法求解流体动力和热力学方程来做。 2、数值长期天气预报:一般把15天以上的天
2、气预报称长期天气预报,可不可以用数值天气预报的方法作数值长期天气预报? 一、问题的产生 3、不准确原因:实践告诉我们,数值预报的准确率随时间的增长而迅速下降,造成这种准确率下降的原因很多。但一般有两种过程:一是模式不准确,二是初始场不准确。这样我们为了提高数值预报准确率就需要作三方面的工作:一是改进模式,二是改进机制方法,三是改进观测系统。 一、问题的产生 那么是不是如果有充分准确的模式和求解方法,充分准确的观测系统就可以作出任意长时间的天气预报呢?答案是否定的。因为我们不可能得到绝对准确的观测值,而且计算机速度也是有限的。即误差是永远存在的。 既然长期数值天气预报是不可行的,那么我们可以作出
3、多长时间的预报呢?这就是可预报性的提出。 二、可预报性分类 可预报性的分类有很多种,但我们只延用Lorenz(1975)提出的分类方法:气候可预报性可分为两类即第一类可预报性和第二类可预报性。 1、第一类可预报性 (1)定义:第一类可预报性又称为动力学可预报性,是初始误差(扰动)随时间的增长问题,直接与大气统计性质的数据有关,主要表现为按时间顺序预报气候状态的可能程度。第一类可预报性实际上就是关于确定性的实效问题。因为初始状态一定存在误差,误差随时间会增长,这样会导致气候状态发生变化,使一段时间后,预报结果没有任何意义。第一类气候可预报性是长期数值天气预报可预报性的延伸。 1、第一类可预报性
4、(2) Lorenz系统 故事(I)50年代末,Lorenz为了检验统计预报方法的预报能力,他计划用一个数值模式来计算几十年,从而获得几十年的假设的大气资料(因为缺少实测资料),然后用统计方法来作数据,从而检验统计方法的预报能力。因为当时计算机条件很差,要进行几十年的计算需要几天的时间。 1、第一类可预报性 故事(II),“云街”研究。(2) Lorenz系统 Lorenz系统的建立:为了研究误差随时间的增长问题,Lorenz利用了一个有限振幅自由对流模式:000001212122zwyvxuTkdtdTuvTgzpdtdwvvypdtdvuvxpdtduLorenz系统的建立 当研究XZ平面
5、上的运动时,上面方程可进一步简化为:000012111212zwxuTvzTwxTutTwvTgzpzwwxwutwuvxpzuwxuutuLorenz系统的建立 定义流函数: zu xwZHTtTT011),0(00204222kxHTyxxztvxgyxxztLorenz系统的建立 应用高截断的谱模式 :)sin()sin(2)1 (1121zxHxaHkaxa)2sin()1 ()sin()cos(2)1 (13232311113232311zHvkaaHZgzxHxaHvkaaHYgLorenz系统的建立 代入上面方程组中,得: XYbXddZXZYrXddYYXddXLorenz系统
6、的建立 其中X和对流运动的强度成正比,Y和上升与下沉气流之间的温度差成正比。当X、Y同号时表示暖的上升、冷的下沉。Z和温度廓线与线性分布的偏差成正比。 在Lorenz系统中, 1038bLorenz系统的建立 r是反映加热强度的参数。 如取r28进行计算时就会发现,初始时刻两个非常接近的初值,当计算一般时间后,它们就可能相差很远,如果绘出图形来,就可看到像个蝴蝶一样,后来就把这一现象称为蝴蝶效应。 (2) Lorenz系统 Lorenz系统的意义 Lorenz系统告诉我们长期数值天气预报是不可能的,那么对于长期预报我们可以作一些什么呢就是气候预测。气候预测预测的是一段时间内天气的平均状态,而不是天气瞬时特征。但Lorenz系统也同样表示出气候预测也是有时效的,这就是气候的第一类可预报性。 2、第二类可预报性 (1) 定义:第二类可预报性是指外强迫发生变化后,气候变化的模拟和一般能力。因此又称为外强迫可预报性。 (2) 问题的提出,包括两个问题: 外强迫发生变化,能否导致气候显著变化 气候模式可否模拟(或预报)这种改变2、第二类可预报性 (3) 模式对外强迫的敏感性 许多研究工作对这一问题进行了探索。比如Marabe等利用18000年
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