基于S2S实时预报和SNAPSI试验量化平流层爆发性增温对地面可预报性的提高
            
                编号:613
                访问权限:仅限参会人
                更新:2025-04-02 13:55:57
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                张贴报告
            
            
            
                摘要
                平流层爆发性增温(Sudden Stratospheric Warming, 简称SSW)的信号可以向下传播,影响对流层的天气气候,且持续时间可长达一月之久,是对流层次季节到季节预报技巧的重要来源之一。但传统方法重在评估SSW事件对预报技巧的提升,难以准确量化其对可预报性的提升水平。此外,不同SSW事件之间差异较大,进一步增加了SSW用于次季节到季节预报技巧提升的难度。因此本文将使用吸引子半径方法和次季节到季节的实时预报,定量计算SSW对北半球地面温度可预报性上限的提升。另一方面,利用SNAPSI试验对比平流层nudged和非nudged方案进一步佐证吸引子半径方法得到的结果。这些结果将为SSW用于次季节到季节预报提供明确的提升基准,为其使用价值和不确定性做出系统性评估。
 
             
            
                关键词
                平流层爆发性增温;地面可预报性;吸引子半径方法;SNAPSI试验
             
            
            
                    稿件作者
                    
                        
                                    
                                                                                                                        
                                    张桂萍
                                    成都信息工程大学大气科学学院
                                
                                    
                                                                                                                        
                                    李旋
                                    西北工业大学海洋研究院
                                
                                    
                                                                                                                        
                                    李扬
                                    成都信息工程大学,大气科学学院
                                
                                    
                                                                                                                        
                                    陈权亮
                                    成都信息工程大学,大气科学学院
                                
                                    
                                        
                                                                            
                                    周欣
                                    成都信息工程大学
                                
                                             
                          
    
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