气候模型中确定性和随机趋势调整的好处
摘要：使用数据同化增量和nudging趋势构建和比较多个十年模拟的模型误差表示方案。每个方案在模拟运行时对纬向和经向风进行偏差校正。我们量化在线调整方案在日至季节时间尺度上对模型气候学和变异性的改进程度。通常情况下，我们观察到年上层纬向风有大约30%的改进，其中在北半球春季约为35%、冬季约为47%的改进最为显著。尽管只对风场进行调整，但我们还额外观察到陆地降水年总量有约20%的改进，其中在北半球秋季约为36%，冬季约为25%的改进最为显著，全球海平面气压年总量有约50%的改进。仅通过均值调整，对大西洋北部的北大西洋涛动（北大西洋涛动）的主导模态明显改进。额外的随机性进一步增加了模态解释方差，使其更接近观测值。流函数趋势分解表明改进是由于对高频和低频涡涡相互作用项进行了调整。在太平洋地区，仅通过均值调整导致对阿留申低压的错误加深，但通过随机选择的趋势的添加得到了纠正。最后，从实际的角度来看，我们讨论了使用数据同化增量与nudging趋势用于在线模型误差表示的性能。
作者：William E. Chapman, Judith Berner
论文ID：2308.15295
分类：Atmospheric and Oceanic Physics
分类简称：physics.ao-ph
提交时间：2023-08-30