摘录自 http://www.iap.cas.cn/kycg/cgjs/200906/t20090624_1814962.html ,撰写于2009-06-24。因结论较多,故基于其原文内容进行整理归纳(其中很多结论至今仍在研究中,感觉很具有前瞻性)
副热带西风急流是中纬度地区在对流层上层和平流层下层围绕平行线旋转的狭长的强风带,其风速超过30m/s,有强水平和垂直切变。根据观测,在200hPa高度,北半球冬季有三个副热带急流中心,分别位于阿拉伯半岛、日本海东南部、美国东岸。其中,位于东半球的亚非副热带急流在西非形成,经过阿拉伯半岛、南亚、东亚,直到太平洋北部。如今,很多研究亚非副热带急流的文章都主要关注于东亚急流,很少研究中东急流MEJ。
已有一些工作研究了MEJ的季节和年际变化。Ni等人发现MEJ在冬季更强且更南,表明MEJ有显著的季节变化特征。其季节变化与500-200hPa南北温度差异有较好的吻合。在年际尺度上,MEJ有三个主要的EOF模态,伴随位于急流底部、中部、上部的西风异常。yang等人强调了MEJ强度及其西北-东南移动的年际变化与AO/NAO/ENSO密切联系。此外,很多学者发现地表强迫在MEJ的变化中起到重要作用。观测和模拟结果都表明北大西洋的SSTA可以影响MEJ强度。此外,大气环流模式表明,TP异常增暖和中亚异常冷却可以增强中纬度温度梯度,进而增强MEJ强度。
位于亚非副热带急流入口区的MEJ是影响北半球中纬度气候的重要环流系统,与中国气候密切联系。2008年1月,过去50年最严重的强降雪发生在中国南部。长期低温和冰冻灾害对通讯交通系统、电网和农作物造成严重危害。异常MEJ是造成该自然灾害的因子之一。2008年1月,MEJ增强并向东南移动,使南支槽增强,从而增强向中国南部的水汽输送,带来严重的雪灾。Mao等人发现冬季AO正位相可以增强MEJ和南支槽,从而导致中国中南部有更多极端降水。MEJ异常变化不仅会导致中国的极端天气事件,也与中国的气候异常密切联系。Zhang等人表明MEJ强度和中国南方降水存在正相关。Ni等人发现当冬季MEJ增强时,中国南方降水显著增多,长江上游(尤其是中国西南地区)温度显著下降,中国东北地区温度上升。此外,有研究表明,冬季MEJ和中国西南地区的冰冻程度有密切联系。
高层西风急流也是波导。一方面,它是斜压波导,使瞬变波沿急流传播;另一方面,它是连接大西洋-欧洲上空大气环流异常和东亚气候变化的桥梁。NAO和AO的信号通过亚非副热带急流波导传播到东亚和太平洋。作为波导,西风急流是中纬度波流相互作用的重要介质,使得上游信号可以以西风急流上定常波的形式传播到下游。当2008年的雨雪冰冻灾害在中国发生时,沿着西风急流传播的准定常波动非常显著。Song等人发现NAO可以通过沿亚非急流传播的准定常Rossby波来影响南支槽,从而造成中国西南地区2009/2010的严重干旱。Li and Sun发现来自地中海东部的冷空气入侵可以产生向东传播的Rossby波,进而造成中国南方的冬季强降水。很明显,作为亚非急流的一个重要组成部分,MEJ将上游NAO和下游东亚急流联系了起来。MEJ的变化可以显著影响亚非急流上准定常Rossby波的传播。
MEJ异常对中国气候变化有重要影响。因此,进一步研究MEJ的变化特征对全面理解大气环流、提高冬季短期气候预测是有利的。目前,对MEJ变化的特征和机制的认识还很有限,迫切需要深入研究。
该文剩余部分组织如下。第二部分介绍数据,第三部分呈现MEJ的气候态特征。第四部分分析了冬季MEJ的时空变化特征。第五部分分析了MEJ和大气环流的关系。第六部分研究了影响MEJ年际变率的可能物理因子。第七部分是总结。
研究结果表明:
纬向平均大气的变化一直以来都是一个研究热点。最近,因为有了更可靠的数据,大家开始研究南半球纬向平均大气的变率。由于南半球强的纬向对称性,纬向平均状态的变率能代表整体变率的大部分。纬向平均风年际变率的主要模态是一个相当正压结构,代表纬向平均中纬度急流(平均位置位于50S)的南北移动。这个变率模态非常稳健,也出现在逐日、10天低频滤波、逐月、季节平均中。这个变率模态的时间尺度非常长,大部分的变率周期长于1个月。纬向指数是用于衡量该模态强度的,环流的两个极端状态叫指数状态,当急流向极便宜时,称为高指数。
该纬向指数与等压面上位势高度变率主分量在本质上是同一个现象。南半球高纬度模态是显著的纬向对称,代表极区和中纬度大气质量的波动,而这一定伴随着中纬度风的偏移。最近,Gong and Wang (1999)和Thompson and Wallace (2000)发现这个南半球环状模与北半球海平面气压变率主模态间存在显著相似性。
在很多准地转原始方程的简单模式(无地形和年循环)中也存在该纬向指数。有气候态强迫的较为真实的GCM可以模拟出南北半球环状模变率的观测结构和振幅。产生纬向指数的模式外部强迫独立于时间,因此在模式中发现的这些变率应该与大气内部动力过程有关。关于引起该变率的机制,尤其是涡旋(纬向非对称运动)的作用,最近存在一些争议。众所周知,涡旋可以引起纬向平均风的变化。争议点在于纬向平均环流的变化对涡旋动量通量有什么影响,即是否存在波流反馈。
多种观测研究表明波流反馈能增加纬向指数的低频变化及其持续性。最近,Feldstein and Lee (1998)质疑整体涡旋强迫在大气纬向指数变化中的重要性,尽管他们已经找到证据表明高频涡旋可以延长纬向平均风异常的消散。他们还发现涡旋整体效应的变化受低频和交叉频率涡旋的贡献,但这些涡旋并不会增加纬向指数的持续性。相反,Feldstein (1998)表明涡旋动量通量能导致纬向平均风异常向极移动。
在该文中,作者使用动量收支诊断表明整体涡旋动量通量对纬向风异常的响应。该文也发展了一个方法来量化这种响应对纬向风异常变率和持续性的影响。随后,利用该方法论证了波流反馈在选择中纬度变率主模态中的重要作用。该文以数据和分析方法的简要介绍(第二部分)开始,随后简短描述了年平均纬向风(第三部分)。第四部分讨论了纬向平均风EOF主模态,诊断了它对涡旋动量通量的影响。第五部分,利用一个波流反馈的简单模式来估计该反馈对纬向风变率的影响。第六部分描述了波流反馈的动力机制。第七部分,将上述分析应用于EOF第二模态,进而讨论波流反馈在挑选次级变率模态中的作用。
能量是我们理解大气环流的重要成分。自Lorenz 1955年的工作后,很多研究开始关注于平均流和不同时空频率涡旋间大气不同形式能量间相互作用的强度和方向。这些研究揭示了大气能量在全球、整体意义上的转换和循环,并采取了类似于最初用于构建Lorenz能量循环的方法。另一方面,局部能量学则强调能量转换的空间结构。 Mak and Cai(1989)和Cai and Mak(1990)利用局部能量学来理解正压急流的模态和非模态不稳定,描绘两层通道模式中区域锋生的动力特性。Orlanski and Katzfey (1991)利用局地能量的概念来解释南半球气旋的生命史,强调了非地转位势通量散度在气旋发展过程中的重要性。Deng and Mak (2005, 2006)和Mak and Deng (2007)采用局地能量学的方法来量化正压调节在北太平洋风暴轴冬季抑制现象中的作用。
从广义上讲,不同尺度扰动之间的相互作用以及能量交换决定了大气内部变化的主要特征以及从天气尺度到季节尺度的相关气候现象。时间尺度超过一周的漩涡的动力学意义早就被认识到了,他们一般被称为“中间频率瞬变涡旋,intermediate-frequency (IF) eddies”,常表现为阻塞、持续的异常、特定的遥相关模态,与天气尺度涡旋活动耦合。Namias(1947)首次尝试在一次阻塞事件中确认天气尺度涡旋的作用。最近的很多研究都进一步表明阻塞事件的爆发和维持与高频涡旋和大尺度低频涡旋间的非线性相互作用有关。然而,在气候模型中实现对阻塞事件的可靠模拟仍是一项具有挑战性的任务。尽管大部分的困难都是因为模式分辨率的限制,在模拟阻塞事件时,大多数的偏差可能是由于对各种非线性过程(包括尺度相互作用)的不满意表述造成的
天气尺度涡旋和中间频率涡旋间的相互作用及其相关的非线性能量转换是局部能量学中重要的组成部分。Mak(1991) 将局部能量分析应用于阻塞事件,证明了“天气尺度涡旋变形”机制对阻塞的发展特别重要。Sheng and Derome (1991)计算了季节平均流、短于10天的快速瞬变涡旋、长于10天的瞬变涡旋间有效位能和动能的转换,发现长周期的瞬变涡旋主要通过斜压和非线性转换来维持。最近,Deng and Jiang (2011) 分析了天气尺度和低频涡旋的局地EKE收支,来理解冬季北太平洋风暴轴和热带季节内变率的相互作用。利用相同的方法,Hsu et al.(2010)探究了热带季节内振荡对西太平洋EKE收支的影响。
Deng and Jiang (2011)推导了一种新形式的天气尺度涡旋动能方程,在该方程中,由雷诺应力导致的能量转换被分解成波流相互作用和不同尺度涡旋相互作用导致的能量生成。考虑到中间频率涡旋对热带外气候变率的影响以及他们与高频涡旋的密切关系,该文希望能进一步探索跨频率涡旋相互作用对局地气候态EKE能量收支的影响。此外,该研究也希望用该方法来评估气候模式对中间频率涡旋(例如阻塞)的模拟情况,以确定误差来源。具体目标罗列如下:
主要结论:
最近用Xshell远程linux服务器时,发现使用screen命令后会改变terminal窗口大小,令人感觉很不爽。之前使用putty时就没有遇到这种情况,于是上网搜解决方案,希望terminal窗口大小不会随screen的使用而改变。
linux禁止screen打开会话时改变窗口大小 搜到了这个和我问题接近的答案,但依然无法解决我的问题。于是开始自己摸索。
通过如下菜单项进行配置
File -> Properties -> Terminal -> Advanced -> Miscellaneous -> 勾选 Disable terminal size change upon request
在探索过程中还发现Xshell可以修改 Terminal Type,可以有的选项:xterm Linux vt100 vt102 vt220 vt320 ansi scoansi
连接Linux服务器的终端仿真软件的termianl type详解
不同的 termnial type 相当于不同的协议,主要控制 color , tab , keycode 这些的东西。
其中最常用也是我目前在用的是Xterm,据说它是 X Window System 自带的 termnial ,支持最广。一般来说设置 terminal type 没什么卵用。毕竟我们不是从上古控制台时代过来的人。
如果选用linux的终端类型的话,使用vi,screen等命令查看后再关闭,所有信息都依然会保留在终端界面上,会使得终端界面上的内容很多,因此感觉不太好用。
Xshell中复制粘贴文本时需要右键选择复制,再右键选择粘贴,有点麻烦。想到Putty可以选中即复制,右键即粘贴,不知道Xshell可不可以也设置成这样。上网一搜,发现有很多人都写了这个教程,例如这个 https://www.cnblogs.com/flyxuxi/p/11676083.html
但这些教程针对的Xshell大都都是中文版本的,键盘和鼠标的设置窗口很容易找到,但我的是英文版本,找了半天才找到。方法如下:
鼠标在Xshell空白界面处右键调出菜单栏,选“Options”,即出现有 “Keyboard and Mouse”的界面,然后选中以下地方,即可实现快速复制粘贴。
大气环流模式是理解气候系统的重要工具,可以重现过去、预测未来。为了使模式之间能更好地对比,World Climate Research Programme下面的Working Group on Coupled Modelling发起了Coupled Model Intercomparison Project,致力于提供标准化的气候模拟和输出,促进在不同科学团体之间使用这种模拟。自其成立以来,CMIP对Intergovernmental Panel on Climate Change的各期报告做了巨大贡献。根据IPCC的第五期报告,CMIP5模式在地表气温模拟及大尺度降水方面的模拟性能有显著提高,且地表气温的模拟技巧高于降水模拟。在模拟亚洲夏季风各方面时,CMIP5比CMIP3要好很多。
近期,多个研究关注于CMIP模式模拟中国气候的能力,得出了相对一致的结论——与CMIP3模式相比,CMIP5模式的表现更好。然而,在温度和降水方面依然存在偏差。例如,中国西部的冷偏差始终存在,TP东部高估的降水偏差。在中国西部和山地地区的极端降水总是会被高估,而中国南部的降水则经常被低估。
如今,CMIP进入第六期,其模式具有更高的空间分辨率和更优秀的参数化方案。大多数模式小组都发布了他们的新模拟,并发布了从CMIP5到CMIP6的模型演化文档。然而,很少有研究评估CMIP6模式的集合特征,尤其是在模拟中国极端气候方面的特征。而这正是该文想要解决的,其拟解决的科学问题有两个:
为了解决这些问题,该文使用技能得分指标对12个CMIP6气候模型(截至2019年8月的模式数量)的模拟进行了定量评估,并与30个CMIP5模式对比。尽管这12个CMIP6模式并不一定都是30个CMIP5模式的继承者,但该文的目标是评估CMIP两个阶段模式的集合平均行为。
结果发现:
印度夏季风(ISM)是全球气候系统中的重要成分,为人口密集国家提供了一年中的大部分降水。ISM降水的细小变化也能在南亚激起巨大的社会经济影响,包含农业、生态系统、水资源、金融级健康。例如,2002年ISM降水减少了19%,造成经济损失高达数十亿美元,影响了10多亿人的生活。因此,确定区域ISM降雨对全球变暖的响应,对适应气候变化具有重要意义。
IPCC第五期报告总结道:气候模式有力地预测了温室效应下ISM降雨的增加,而预测的ISM降雨变化随着人为强迫的增加而增加。该结果严重依赖于气候模式的预测,因为在强自然变率背景下,很难通过仪器记录来检测由温室效应引起的季风降雨变化。然而,在目前的气候模拟中,气候模式普遍存在严重的系统偏差(例如热带西太平洋的过度降水),这可能会降低未来预测的可靠性。在该文中,作者表明历史模拟中热带西太平洋的过度降水偏差会通过影响热带太平洋海温增暖模态及周围季风环流来放大ISM降水对温室气体的响应。利用西太平洋降水观测值进行修正后,预测的ISM降雨增加量和温室气体强迫作用下的模型间不确定性均大幅减小。该文利用24个CMIP5模式的历史模拟及RCP8.5模拟来代表现在和未来的气候。
以往的研究表明模式间对热带西太平洋SST增暖模拟的差异是亚澳季风环流和降水预估不确定性的主要来源。更特别的是,模式间统计量及模拟实验都表明ISM环流和降水预估的模式间差异都与热带西太平洋增暖高度相关。另一方面,西太平洋SST增暖受局地降水和云量带来的云辐射负反馈作用所抑制。因此,如果西太平洋的云量和降水过多,会有一个强云辐射反馈,从而抑制局地SST增暖。事实上,ISM降水变化的模式间差异与热带西太平洋及东南印度洋历史时期降水显著相关。在CMIP3的集合平均中也得到了类似的结果。
北极地区近期经历了一些剧烈的s气候变化,尤其是自1979年以来海冰的迅速减少,以及自20世纪90年代末以来格陵兰岛冰盖的减少。这些变化可能会对海平面及海洋环流有重要影响。
气候模式模拟表明与预测的全球平均温度的变暖相比,北极对流层下部的变暖被放大了。然而,极地放大效应振幅在不同模式中有很大差异。对CMIP3的研究表明预测的冬季海冰附近地表气温的模式间差异可以被历史模拟的气候态差异所解释。更具体地说,在集合平均地海冰附近,模式模拟地历史地表温度偏冷的话(即海冰偏多),得到的未来增暖就会更强(与海冰到开放海域的过渡有关)。响应的这种状态依赖性提供了一个紧急约束,这可以用了减弱与模式相关的不确定性,提高预测精确度。也有发现并利用其他变量的紧急约束,如北极海冰范围和雪反照率等其他变量。
然而,紧急约束也可能是虚假的,并可能因为特定气候模式组合中常见的结构错误而偶然出现。此外,紧急约束会对集合平均中单个气候模式高度敏感,换句话说,即某个特定模式可能会过度影响。该文通过比较CMIP5和CMIP3模式中的紧急约束、利用Cook诊断辨认影响力最大的模式来验证紧急约束的有效性。利用集合回归来定量考察高纬度冬季地表气温的紧急约束。为了考虑CMIP3和CMIP5中使用的不同未来情景,用每个模式各自的全球平均温度变化来将格点温度变化标准化。