简介:1一个科学家小组一直在把钻孔打入格陵兰冰原深处,以期发现世界过去的气候记录。该记录是年际冰层之间形成的小空气泡。气泡中的空气含有两种不同氧的同位素。它们随温度而变化,因而有可能用图表示出数十年、百年或上千年以前的冷暖年份。在过去几十年中,科学家们在南极和北极钻取冰核,从而获取了上一个冰川期的气候情况。结果发现气候变化很大,并在相对温暖期和相对凉爽期之间摇曳不定。从格陵兰冰原中部采到的新冰核提供了一间冰期的详细记录。从2780m到2870m深处提取的冰核表明间冰期的气候在三种状态之间振荡,而不是人类有记载以来的一种状态。其中间的状态接近于我们现在的气候,其余两种是冷得多或热得多。
简介:用合成分析方法探讨MCC热力学结构的演变规律,结果表明:MCC整个生命史里,对流层中下部为正涡度区,200hPa以上为负涡度区;发展时刻辐合区突然抬升;MCC前期的垂直上升速度最大中心高度低于后期的;MCC的高低空的冷心、中层暖心的温度结构在成熟期以后不明显
简介:简要回顾了数值天气预报和气候预测可预报性研究的若干动力学方法,包括用于研究第一类可预报性问题的线性奇异向量(LSV)和条件非线性最优初始扰动(CNOP-I)方法,以及Lyapunov指数和非线性局部Lyapunov指数方法。前两种方法用于研究预报或预测的预报误差问题,可以用于估计天气预报和气候预测的最大预报误差,而且根据导致最大预报误差的初始误差结构的信息,这两种方法可以用于确定预报或预测的初值敏感区。应该指出的是,LSV是基于线性化模式,对于描述非线性大气和海洋的运动具有局限性。因而,对于非线性模式,应该选择使用CNOP-I估计最大预报误差。Lyapunov指数和非线性局部Lyapunov指数可以用于研究第一类可预报性问题中的预报时限问题,前者是基于线性模式,不能解释非线性对预报时限的影响,而非线性局部Lyapunov指数方法则考虑了非线性的影响,能够较好地估计实际天气和气候的预报时限。第二类可预报性问题的研究方法相对较少,本文仅介绍了由我国科学家提出的关于模式参数扰动的条件非线性最优参数扰动(CNOP—P)方法,该方法可以用于寻找到对预报有最大影响的参数扰动,并可以进一步确定哪些参数最应该利用观测资料进行校准。另一方面,通过对比CNOP—I和CNOP-P对预报误差的影响,可以判断导致预报不确定性的主要误差因子,进而指导人们着力改进模式或者初始场。