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基于条件非线性最优扰动方法和IOCAS ICM的ENSO可预报性研究

致谢第4-6页
摘要第6-9页
ABSTRACT第9-11页
第一章 绪论第14-28页
    1.1 研究背景及意义第14-16页
    1.2 国内外研究进展第16-25页
        1.2.1 ENSO理论研究进展第16-17页
        1.2.2 ENSO模式及其可预报性研究现状第17-23页
        1.2.3 ENSO的目标观测第23-25页
    1.3 本文研究内容第25-28页
第二章 模式及方法第28-40页
    2.1 中等复杂程度海气耦合模式(ICM)简介第28-31页
    2.2 ICM数值模拟所需数据及分析过程第31-32页
    2.3 ICM对ENSO模拟及预报能力第32-37页
    2.4 条件非线性最优扰动(CNOP)方法第37-40页
第三章 初始场误差对ENSO预报的影响及其对目标观测的启示第40-68页
    3.1 引言第40-42页
    3.2 CNOP-I试验设计及结果分析第42-52页
        3.2.1 CNOP-I分析过程第42-44页
        3.2.2 最优初始场误差结构第44-46页
        3.2.3 误差发展机制第46-51页
        3.2.4 对目标观测的启示第51-52页
    3.3 目标观测敏感区的验证第52-63页
        3.3.1 试验方案第52-55页
        3.3.2 控制预报试验及S1-12 目标观测试验第55-59页
        3.3.3 CNOP相关的目标观测试验第59-63页
    3.4 小结第63-65页
    3.5 讨论第65-68页
第四章 模式参数误差对ENSO预报的影响第68-88页
    4.1 引言第68-70页
    4.2 CNOP-P和C-CNOPs相关的试验设计第70-72页
    4.3 CNOP-P结果分析第72-78页
        4.3.1 CNOP-P空间分布第72-74页
        4.3.2 CNOP-P引起的误差演变及其增长机制第74-78页
    4.4 参数误差和初始场误差的联合效应第78-85页
        4.4.1 C-CNOPs空间结构特征第78页
        4.4.2 误差增长第78-85页
    4.5 小结第85-86页
    4.6 讨论第86-88页
第五章 总结与展望第88-94页
    5.1 主要内容第88-91页
    5.2 论文的创新点第91-92页
    5.3 讨论及展望第92-94页
图例第94-100页
参考文献第100-114页
个人简历和发表的学术论文第114页

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