文档介绍：第五章长期天气过程特征 与长期天气预报
长期天气过程的特征
长期天气的可预报性
影响长期天气过程的物理因子
长期天气预报的一般方法
第一节长期天气过程的特征
长期天气预报应称为“气候预测”或“气候预报”。
当前存在问题:业务上采用半经验统计学方法;而研究人员认为数值预报是唯一出路。(气象局、科学院、高校的研究重点各不相同)
第一节长期天气过程的特征
“长期天气预报被公认为是最困难和成功率最低的一种气象预报”——此话与第一章的结论矛盾。
“为了提高准确率,首先要弄清楚长期天气过程的基本特征”——这是传统气象思路的延伸,不一定适用于长期天气预报(短期气候预测)?
第一节长期天气过程的特征
大气运动的总动能仅能维持一个星期左右的时间。超过7天后,大气运动所需动能必须靠外部输入。时间愈长,愈需要外界提供能量来满足补偿动能的消耗。这些外部能量的输入,就是非绝热过程(外源强迫):太阳活动、冰雪覆盖、陆地温度、海温等。
(不同意)
短期预报:长波;
中期预报:超长波;
因此——长期预报——全球范围,气候变化有全球性(全球变暖,也有例外),也有局地性特征。
第二节长期天气的可预报性
一、长期数值预报不能像中短期数值预报一样在预报时效内做逐日的预报,这就是大气的可预报性问题。
二、可预报性问题分为理论的可预报性和实际的可预报性。在考虑天气预报问题的时候,最终还是“实际的可预报性”重要。
三、决定实际的可预报性的主要因素有(误差)
初值误差(对气候预报而言不必考虑?因为与初值无关)(非线性系统对初始场敏感);
由于数值模式内部物理过程描述不完整引起的误差;
由于数值模式所处理的外在物理影响的不完整而引起的误差;
数值计算上的误差。
四、一些相关问题
可预报性起源于Lorenz的研究工作。
蝴蝶效应,稳定系统和不稳定系统。
上面介绍的都是初值可预报性,还有外源强迫可预报性。
五、可作长期预报的原因
可以预报变量的偏差,即做“偏差预报”。
长期天气过程包含缓变过程,即外源强迫的作用。
第三节影响长期天气过程的物理因子
知道有哪些因子,是如何起作用的,也许就可以作出预报(比如温室效应——未来全球变暖预报)。
1964年索耶(Sawyer)提出的可以作为长期天气异常因子的三个条件:
空间尺度1000km
时间尺度一个月以上(火山爆发)
强度达长波有效辐射(450cal/cm2)的十分之一。
(不同意,都建立在尺度分析的基础上。尺度分析的作用和害处, 四两拨千斤)
影响长期天气过程的主要因子
太阳活动:(太阳黑子、太阳常数、太阳黑子周期长度);(机制:直接影响和间接影响)。
海温:热容量大,异常持续时间长;水汽来源;黑潮海温;其他作用如CO2、盐分等。(季风,下页图)
冰雪覆盖:秦大河、姚檀栋、方之芳、康世昌;高反照率效应(高原积雪);低热通量效应(西伯利亚);水文效应;南极、格陵兰、陆地冰雪。
云的作用:短波辐射、长波辐射、水汽(凝结潜热),模式模拟不准最重要的原因之一。
其它因子:土壤温度(汤懋苍),作物蒸发(植被作用,下页图),火山爆发,人类活动,五圈层的相互作用。