| 摘要 | 第5-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 第一章 引言 | 第12-20页 |
| 1.1 研究背景 | 第12-13页 |
| 1.2 黑潮入侵南海的研究现状 | 第13-15页 |
| 1.3 研究意义 | 第15-20页 |
| 第二章 ROMS模式简介 | 第20-28页 |
| 2.1 Z坐标系中模式的基本方程和边界条件 | 第20-22页 |
| 2.2 坐标系以及坐标系中的基本方程和垂向的边界条件 | 第22-23页 |
| 2.3 改进的坐标(坐标) | 第23-24页 |
| 2.4 KPP(K-Profile Parameterization)垂向混合参数化方案 | 第24-28页 |
| 第三章 ROMS模式设置和模拟结果 | 第28-36页 |
| 3.1 模式设置 | 第28-29页 |
| 3.2 模拟结果 | 第29-36页 |
| 第四章 CNOP方法及计算设置 | 第36-42页 |
| 4.1 CNOP方法 | 第36页 |
| 4.2 CNOP方法的具体设置 | 第36-38页 |
| 4.3 基于ROMS模式的非线性优化系统 | 第38-42页 |
| 第五章 黑潮入侵南海的最优前期征兆 | 第42-76页 |
| 5.1 最优前期征兆的空间结构 | 第42-44页 |
| 5.2 最优前期征兆对于黑潮路径的影响 | 第44-45页 |
| 5.3 最优前期征兆的发展 | 第45-50页 |
| 5.4 最优前期征兆的发展机制 | 第50-57页 |
| 5.5 敏感性试验 | 第57-66页 |
| 5.5.1 模式设置 | 第57-59页 |
| 5.5.2 子网格模拟结果及其验证 | 第59-62页 |
| 5.5.3 敏感性试验中最优前期征兆的空间结构及其发展过程 | 第62-66页 |
| 5.6 基于再分析数据和遥感数据所提取的前期征兆 | 第66-74页 |
| 5.7 小结 | 第74-76页 |
| 第六章 黑潮入侵南海的最快增长初始误差及目标观测 | 第76-106页 |
| 6.1 最快增长初始误差的空间结构 | 第76-80页 |
| 6.2 最快增长初始误差对于预报的影响 | 第80-82页 |
| 6.3 敏感性试验 | 第82-85页 |
| 6.4 最快增长初始误差的发展过程 | 第85-89页 |
| 6.5 最快增长初始误差的发展机制 | 第89-97页 |
| 6.6 目标观测 | 第97-103页 |
| 6.6.1 敏感区的识别 | 第98-99页 |
| 6.6.2 敏感区的验证 | 第99-101页 |
| 6.6.3 观测系统模拟试验 | 第101-103页 |
| 6.7 小结 | 第103-106页 |
| 第七章 结论与展望 | 第106-108页 |
| 7.1 主要结论与创新点 | 第106页 |
| 7.2 未来展望 | 第106-108页 |
| 参考文献 | 第108-116页 |
| 附录 | 第116-120页 |
| 附录1 涡能量分析方法中正、斜压转化率的推导 | 第116-118页 |
| 附录2 ECMWF海表面风应力的计算 | 第118-120页 |
| 致谢 | 第120-122页 |
| 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果 | 第122页 |
