高寒气候区生长季NDVI与昼夜不对称增温的Copula分析

利用1982—2016年的青海地区归一化植被指数和气象数据,基于马尔科夫链蒙特卡罗的Copula函数方法,深入探索昼夜增温不对称性与植被活动之间的复杂关系,揭示了昼夜增温和NDVI之间的联合概率分布及其季节性差异。研究结果表明,昼夜增温与NDVI之间的关系在不同季节呈现显著差异。尤其在秋季,昼夜增温对NDVI的影响最为显著,其次是夏季和春季。通过Copula函数模型,发现昼夜增温与NDVI在特定温度区间内呈现正相关,表明适宜的温度条件下昼夜增温对植被生长具有促进作用。然而,当昼夜增温超过某一阈值时,其对NDVI的促进作用转变为抑制作用,从而限制了植被的生长。同时,还揭示了重现期与昼夜增温及NDVI之间的关系。在较低的重现期下,昼夜增温与NDVI的联合概率较高,表明在这些条件下,植被生长良好的情况出现的频率较高。反之,较高的重现期对应于昼夜增温与NDVI较低的联合概率,表明植被生长受到抑制。本研究通过Copula函数提供了一个全新的视角来理解昼夜增温与植被动态之间的相互作用,强调了气温变化对植被生长影响的复杂性。

一种基于分析增量更新技术的台风初始化方案

台风初始化方案最大的困难在于其只能根据有限的观测资料(台风中心位置、最低气压、最大风速和大风半径等)来构造一个与模式动力-物理过程协调的涡旋模型。首先根据实际观测资料对背景场中的涡旋扰动进行重定位和风速调整,然后将分析增量更新(Incremental Analysis Update,IAU)技术应用于台风初始化方案中,将调整后的涡旋当作一个强迫项逐渐加入到模式预报过程中,通过模式自身调整来得到一个协调性较好的台风初始结构,从而改善模式对台风的预报性能。对"山竹"台风的多次预报结果表明:(1)台风初始化对于台风路径误差影响较小,对于强度预报改进则比较明显。特别是在台风生成初期,台风初始化技术能够有效地增强全球模式分析场中的涡旋强度,并解决预报过程中强度较弱的问题。(2)根据预先给定的三维风场,IAU技术能通过模式自身预报过程对其他变量进行调整,从而得到一个热力和动力协调的初始涡旋结构。相对于仅对初始风场的调整,它对24 h之后的路径和强度预报误差会有更进一步的改善。(3)对IAU中的松弛时间进行参数敏感性试验,发现该变量取3-6 h效果较好。

非均匀分层下的二阶精度垂直差分方案及其在GRAPES模式中的应用

在非均匀分层下,目前GRAPES(Global/Regional Assimilation and Prediction System)模式中使用的垂直差分方案只能达到一阶精度。本文设计了一种适用于非均匀分层的二阶精度垂直差分方案,并将它应用于改进GRAPES模式动力框架的垂直离散化过程。一维廓线理想试验结果表明:二阶精度方案可以减少差分计算误差,而这种改进的幅度相对于差分计算本身引起的误差来说仍然是比较小的。通过密度流试验对修改后的模式动力框架进行测试,结果表明二阶方案可以保持模式动力框架的准确性和稳定性。进一步利用实际资料开展批量测试,发现二阶方案可以降低模式高空要素场的预报误差,而且这种改进随着预报时间的延长变得更为明显。最后选择一次典型的华南暴雨过程进行模拟,同样发现二阶精度方案对于48小时之后的降水会有一定程度的改进。

非均匀网格下的高阶精度中央差分格式:理论推导和理想试验

传统的高阶精度有限差分格式通常是在均匀网格的基础上推导得到的,在非均匀网格的情况下它会出现精度退化的问题。基于泰勒展开方法构造了一种适用于非均匀网格的2阶、4阶和6阶精度中央有限差分方案,利用Burgers方程和一维平流方程对新方案的性能进行测试,着重分析新方案对其误差大小及分布形态的改进效果。数值模拟结果表明:在非均匀网格下,提高差分方案的精度可明显减小数值解误差(降低了70%~88%),特别是当差分精度从2阶提高到4阶的时候。同时,高阶精度方案在梯度变化较大或者网格距较粗区域的模拟结果更有优势,4阶和6阶精度方案在以上区域的误差远小于2阶精度方案。方案可用于提高数值天气预报模式中非均匀分层模式的垂直差分计算精度。