印度洋海表盐度预报的线性马尔可夫模型及其改进办法

作者：吕泓柯; 巩远发; 王桂华^*

来源：热带海洋学报, 2022, 41(06): 151-158.

• 线性马尔可夫模型
• 印度洋
• 海表面盐度
• 预测

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。本文采用线性马尔可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进行提前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。综上所述,改进的线性马尔可夫模型对印度洋SSS具有一定的预测能力,未来可进一步完善。

• 单位
  气象防灾减灾湖南省重点实验室; 复旦大学; 湖南省人工影响天气领导小组办公室; 成都信息工程大学