【摘 要】
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海洋盐度在水循环、海洋环流、海洋生态系统、全球天气和气候变化等方面起着至关重要的作用。然而,受观测的限制,以往对海洋盐度的研究相对匮乏,对其进行预报的工作更为少见。本文采用线性马尔科夫模型对印度洋海表面盐度(sea surface salinity,SSS)开展初步的预报工作。根据混合层盐度收支方程,选择海表面高度(sea surface height,SSH)、海表面温度(sea surface
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海洋盐度在水循环、海洋环流、海洋生态系统、全球天气和气候变化等方面起着至关重要的作用。然而,受观测的限制,以往对海洋盐度的研究相对匮乏,对其进行预报的工作更为少见。本文采用线性马尔科夫模型对印度洋海表面盐度(sea surface salinity,SSS)开展初步的预报工作。根据混合层盐度收支方程,选择海表面高度(sea surface height,SSH)、海表面温度(sea surface temperature,SST)、SSS等物理量的异常值作为模型的组成部分,对印度洋SSS开展预报工作。结果表明:马尔可夫模型可提前9个月对印度洋SSS进行较好的预报。此外,南太平洋海表面温度异常(sea surface temperature anomaly,SSTA),海表面高度异常(sea surface height anomaly,SSHA)和印度洋偶极子(Indian Ocean dipole,IOD)系数等遥相关因素的加入可将线性马尔可夫预报对印度洋SSS的预报效果(相关系数)平均提高10%。利用改进的模型对印度洋SSS提前1—11个月的“实时”预测,得出预报的SSS时空变化特征与观测场相吻合的结论。综上所述,改进的线性马尔科夫模型对印度洋SSS具有一定的预测能力,未来可进一步完善。
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