摘要:利用历史资料的有用信息提高数值模式预报水平是长期以来人们努力的目标。该文提出了一种在气候吸引子上缩小初始场自由度的相似选取方法,有效滤除了小尺度分量,避开了原有相似选取中自由度太大,相似选取困难的问题。分析表明:相似初值间的模式预报误差存在相似性,依此估计的预报误差与实际预报误差很接近。在空间分布特征上,相似初值间的模式预报误差也有很好的一致性。这为发展相似-动力方法,利用历史资料改进数值模式提供了支持。
关键词:低维吸引子 中期预报
单位:兰州大学大气科学学院 兰州730000 国家气候中心 北京100081
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