GFDL模式对太平洋海表面温度的年际和年代际变率的模拟评估
发布时间:2018-05-05 20:11
本文选题:GFDL(Geophysical + Fluid ; 参考:《海洋科学》2016年04期
【摘要】:为评估美国地球物理流体动力学实验室(Geophysical Fluid Dynamics Laboratory,GFDL)模式CM3、ESM2M和ESM2G对太平洋海表面温度的年际和年代际变率的模拟能力,本文利用GFDL历史试验模拟结果和美国海洋大气局(National Oceanic and Atmospheric Administration,NOAA)提供的扩展重建的海表温度(Extended Reconstructed Sea Surface Temperature,ERSST)资料,比较模式模拟和观测的厄尔尼诺-南方涛动(El Ni?o-Southern Oscillation,ENSO)和太平洋年代际振荡(Pacific Decadal Oscillation,PDO)的时空分布、周期及可预报性等。结果表明:三个模式均可以较好地模拟太平洋主要年际信号ENSO和年代际信号PDO,ESM2G对ENSO的模拟最好,CM3对PDO的模拟与观测更为接近。研究结果为进一步利用模式探讨ENSO和PDO的物理机制提供可能的参考。
[Abstract]:To assess the ability of the Geophysical Fluid Dynamics LaboratoryGFDL (GFDL) model CM3ESM2M and ESM2G to simulate the interannual and Interdecadal variability of sea surface temperature in the Pacific Ocean in the United States Geophysical fluid Dynamics Laboratory, In this paper, the simulated results of the GFDL historical test and the extended Reconstructed Sea Surface temperature data provided by the National Oceanic and Atmospheric Administration NOAA are used. The temporal and spatial distributions, periodicity and predictability of El Ni?o-Southern Oscillations (ENSO) and Pacific Decadal Oscillation Oscillations (PDOs) of El Nino Southern Oscillation (El Nino) and Pacific Oscillation Oscillation (PDO) are compared. The results show that the three models can well simulate the main interannual signal ENSO and the decadal signal PDOOESM2G of the Pacific Ocean. The simulation of ENSO by CM3 is better than that of PDO by CM3. The results provide a possible reference for further exploring the physical mechanisms of ENSO and PDO by using the model.
【作者单位】: 中国科学院海洋研究所;中国科学院大学;中国科学院海洋环流与波动重点实验室;青岛海洋科学与技术国家实验室海洋动力过程与气候功能实验室;
【基金】:中国科学院战略性先导科技专项(XDA11010102) 国家自然科学基金委员会创新研究群体科学基金(41421005) 国家自然科学基金委员会与山东省联合基金(U1406401)~~
【分类号】:P732;P731.11
【参考文献】
相关期刊论文 前2条
1 张芳;董敏;吴统文;;CMIP5模式对ENSO现象的模拟能力评估[J];气象学报;2014年01期
2 朱益民;杨修群;俞永强;赵珊珊;孙旭光;谭言科;;FGOALS_g快速耦合模式模拟的北太平洋年代际变率[J];地球物理学报;2008年01期
【共引文献】
相关期刊论文 前10条
1 孟佳佳;杨宇星;王法明;;GFDL模式对太平洋海表面温度的年际和年代际变率的模拟评估[J];海洋科学;2016年04期
2 吕庆平;张立凤;戴文灏;;冬季北太平洋NPGO模态和NPO模态的耦合特征分析[J];海洋预报;2015年06期
3 吕庆平;卢Y,
本文编号:1849126
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