文章评估耦合气候模式预测台风季节(6～10月)西北太平洋纬向风垂直切变幅度(MWS)的年际变化能力,分析显示欧洲多模式集合气候预测系统计划(DEMETER)中耦合模式数据基本具有回报MWS基本空间分布特征的能力,而回报MWS空间能力的不足区域...文章评估耦合气候模式预测台风季节(6～10月)西北太平洋纬向风垂直切变幅度(MWS)的年际变化能力,分析显示欧洲多模式集合气候预测系统计划(DEMETER)中耦合模式数据基本具有回报MWS基本空间分布特征的能力,而回报MWS空间能力的不足区域与模式回报MWS与西北太平洋年台风数(WNPTF)的虚假显著相关区域相一致。过程中还显示西北太平洋低纬海区MWS与WNPTF正(负)相关,而强El Ni o年时该海区MWS对应正(负)异常,强La Ni a年时则相反;这意味着在台风季节,强El Ni o年的WNPTF容易比强La Ni a年的WNPTF偏多。在考察MWS的时间变异特征时,将MWS区域平均时间序列(MWS_T)和MWS的EOF第一特征向量对应的时间系数(MWS_PC1)定义为纬向风垂直切变指数,讨论指数与WNPTF、强ENSO间的关系。分析显示,MWS_T(MWS_PC1)分别与Ni o3.4指数、WNPTF显著相关,模式集合较好地再现了这种特征;但对强ENSO信号的响应,两个指数在ERA-40数据中是相反的,而在模式集合中却是一致的。展开更多
文摘文章评估耦合气候模式预测台风季节(6～10月)西北太平洋纬向风垂直切变幅度(MWS)的年际变化能力,分析显示欧洲多模式集合气候预测系统计划(DEMETER)中耦合模式数据基本具有回报MWS基本空间分布特征的能力,而回报MWS空间能力的不足区域与模式回报MWS与西北太平洋年台风数(WNPTF)的虚假显著相关区域相一致。过程中还显示西北太平洋低纬海区MWS与WNPTF正(负)相关,而强El Ni o年时该海区MWS对应正(负)异常,强La Ni a年时则相反;这意味着在台风季节,强El Ni o年的WNPTF容易比强La Ni a年的WNPTF偏多。在考察MWS的时间变异特征时,将MWS区域平均时间序列(MWS_T)和MWS的EOF第一特征向量对应的时间系数(MWS_PC1)定义为纬向风垂直切变指数,讨论指数与WNPTF、强ENSO间的关系。分析显示,MWS_T(MWS_PC1)分别与Ni o3.4指数、WNPTF显著相关,模式集合较好地再现了这种特征;但对强ENSO信号的响应,两个指数在ERA-40数据中是相反的,而在模式集合中却是一致的。
