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集合最优插值同化方法在HYCOM及ROMS中的应用及改进

摘要第5-7页
Abstract第7-9页
1 绪论第12-19页
    1.1 资料同化简介第12-14页
    1.2 国内外研究进展第14-17页
        1.2.1 数据同化的进展第14-16页
        1.2.2 全球主要的预报系统第16-17页
    1.3 本文的研究思路及创新点第17-19页
2 集合最优插值(EnOI)同化方案以及观测资料介绍第19-24页
    2.1 集合最优插值(EnOI)简介第19-20页
    2.2 EnOI 分析方案第20-21页
    2.3 Argo 数据简介第21-22页
    2.4 沿轨高度计海表面高度异常资料(TSLA)第22-24页
3 EnOI 在 HYCOM 同化 Argo 中的改进第24-46页
    3.1 现阶段 HYCOM 中同化系统简介第24-25页
    3.2 HYCOM 同化 Argo 方案以及存在问题第25-27页
    3.3 新方法简介及实验设置第27-30页
        3.3.1 问题分析第27-29页
        3.3.2 模式及实验设置第29-30页
    3.4 结果比较第30-45页
        3.4.1 与独立的 Argo 廓线及 XBT 资料比较第30-34页
        3.4.2 与气候态资料比较第34-40页
        3.4.3 与海表面高度数据比较第40-43页
        3.4.4 赤道区域动力不稳定分析第43-45页
    3.5 本章小结第45-46页
4 EnOI 在 ROMS 中同化 TSLA 的应用第46-73页
    4.1 ROMS 模式简介第46页
    4.2 模式设置及结果检验第46-49页
        4.2.1 模式地形第47-48页
        4.2.2 初始条件、开边界条件及大气强迫场第48-49页
    4.3 模拟实验及结果比较第49-50页
    4.4 集合样本方案、局地化、观测误差简介第50-57页
        4.4.1 集合样本选取方案第50-52页
        4.4.2 局地化方案及局地化半径第52-54页
        4.4.3 观测误差第54-55页
        4.4.4 AGE 方案第55-57页
    4.5 单点实验及单时次实验第57-61页
    4.6 同化实验及数据简介第61-62页
    4.7 结果检验第62-71页
        4.7.1 预报海表面高度异常均方根误差的空间及时间分布第62-65页
        4.7.2 与温盐廓线的比较第65-66页
        4.7.3 与表面浮子的比较第66-69页
        4.7.4 海表面高度变率第69-70页
        4.7.5 高分辨率模式模拟南海中的问题第70-71页
    4.8 本章小结及讨论第71-73页
5 南海海表面高度异常可预报研究第73-79页
    5.1 集合后报实验设置第73-75页
    5.2 后报实验结果分析第75-77页
    5.3 结论第77-79页
6 结论与展望第79-83页
    6.1 本文主要结论第79-81页
    6.2 下一步工作展望第81-83页
参考文献第83-86页
致谢第86-87页
个人简历第87页
研究生期间发表的学术论文第87-88页

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