ZebiakCane模式中的参数误差对ENSO春季预报障碍影响的进一步研究

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1、ByYu，LiangADissertationSubmittedto愀燃469Y2381TheUniversityofChineseAcademyofSciencesInpartialfulfillmentoftherequirementForthedegreeofMasterofMeteorologyInstituteofOceanology,ChineseAcademyofSciencesMay,2013业葺I口

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5、。l訾原创性声明本人郑重声明：所呈交的学位

6、论文是在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。除文中已经注明引用的内容外，本论文不包含任何其他个人或集体己经发表或撰写过的科研成果。对本文的研究作出重要贡献的个人和集体，均已在文中以明确方式标明。本声明的法律责任人由本人承担。论文作者签名：／t—J日期：加D争多R矿)因q学位论文版权使用授权书本人完全了解中国科学院海洋研究所有关保留、使用学位论文的规定，同意海洋研究所保留并向国家有关部门或机构送交学位论文的复印件和电子版，允许学位论文被查阅和借阅。本人授权中国科学院海洋研究所可以将本学位论文的全部

7、或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存、汇编本学位论文。(保密论文在解密后适用本授权书)学位论文作者签字：＼j辛d导师签字：钐易，日期：阳汐绎叫哆岛日期：w／；I』、们致谢人生就是各种周期事件的叠加，对一生的时间长度来说，一天算是短周期，再长一点就是一周，一月，一年，然后是一生，甚至六道轮回，永无止境。研究生的这段时间不长也不短，但却极其重要，一个人的性格、品德和人生观日趋成熟，因此长辈的教诲尤显重要，首先要感谢的就是我的父母，他们的殷切关怀令我没齿难忘，另外还要感谢我

8、的导师穆穆研究员。穆穆研究员为人正直，率先垂范。穆老师对待科研，态度之严格，作风之严谨，体现了一代院士的风范，令吾等后辈自愧弗如。本文的顺利完成，得益于穆老师的悉心指导，穆老师平时工作繁忙，但仍抽空亲自指点，其谆谆教导，常常萦绕耳畔。感谢大气所LASG的段晚锁研究员，段老师对本文提供了许多极其宝贵的指导意见，段老师对待科研的认真精神也永远值得我学习。感谢莫纳什大学余堰山博士的指导，余师兄在模式编程和优化算法方面都提供了许多无私的帮助，对我遇到的问题总是耐心地解答。还有许多老师和同学曾帮助过我：刚到海洋

9、所时经常向王强博士请教计算CNOP误差方面的问题，后来在其他方面遇到的问题也经常跟他讨论，令我受益匪浅，宫婷婷博士在ENSO理论方面提供了许多帮助，马利斌师兄在并行计算方面提供过许多帮助，徐辉博士在ZC模式方面提供了许多帮助，孙国栋博士解答过我在参数优化方面遇到的问题，冯蓉师姐在CM2．1模式方面提供了许多帮助，钱浩师兄和范秀梅师姐在Linux的操作方面提供过许多帮助，赵瑞祥和闫庆勋则在Matlab使用方面帮助过我，另外，张培军、徐强强、邹广安、张坤、洪晓嫒、周倩、祖子清、周菲凡博士、秦晓吴博士、韩哲

10、博士、李春香、田奔、宋林烨、武于洁、陈磊、李响博士、张蕊等其他师兄、师姐、师弟、师妹也都帮助过我，在此一并表示感谢。感谢海洋所环流室的穆穆研究员、王法明研究员和南京大学的胡海波老师为我申请出国提供的帮助，同样也要感谢南京大学各位校友和海洋所的几位师兄在出国留学方而为我提供的建议，尤其感谢邹宇吴和杨皇帮我修改了申请材料。感谢宫婷婷博士和高川师妹抽出宝贵的时间对本文初稿进行了修改。感谢海洋所环流室各位老师的指导。感谢葛磊、汪洋及10级其他同学的帮助。感酣办公室各位同学创造的良好的学习氛围。缘起而聚，缘尽而

11、散，一个周期的结束预示着另一个周期的开始，愿大家有一个美好的明天!于亮2013年4月19日于青岛摘要模式初始误差和参数误差都可以引起预报误差。最近有研究表明：对于Zebiak—Cane模式(ZC模式)中的ENSO春季预报障碍(SPB)现象，模式初始误差比参数误差更重要。虽然在单独比较两种误差时，参数误差相对初始误差来说不重要，但是可能存在这样一一种情况：当初始误差和参数误差同时存在时，两种误差会有一种最优组合，这种最优组合误差导致的SPB现象比仅由初始误差导致的SPB现象要显著得多。如果存在这种情况，

12、说明参数误差町以显著的促进初始误差的发展，其影响不可忽视。因此，本文中我们考察ZC模式中同时存在初始误差和参数误差的情况，选择模式中的八次ElNifio事件，强、弱事件各四次，每次事件分别从八个不同的起始月份开始做一年的预报。利用条件非线性最优扰动(CNOP)方法，计算得到了不同的最优误差，包括最优组合误差(即CNOP)、最优初始误差(只考虑初始误差时的最优误差，即CNOP—I)、最优参数误差(只考虑参数误差时的最优误差，即CNOP．P)、最优初始误差和