热带海洋学报

作者：吕泓柯, 巩远发, 王桂华

单位：1.成都信息工程大学大气科学学院, 四川 成都 610225；2.湖南省人工影响天气领导小组办公室，湖南 长沙 410118；3.气象防灾减灾湖南省重点实验室，湖南 长沙 410118；4.复旦大学大气与海洋科学系, 上海 200438

关键词：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。

来源：2022年第6期

《热带海洋学报》期刊编辑部

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