Modelling Ocean Climate Variability pdf epub mobi txt 电子书 下载 2026

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出版者:

作者:Sundermann, Jurgen E.

出品人:

页数:374

译者:

出版时间:

价格:$ 202.27

装帧:

isbn号码:9781402092077

丛书系列:

图书标签:

• 海洋气候
• 气候模型
• 海洋环流
• 气候变化
• 海洋学
• 数值模拟
• 大气海洋相互作用
• 混沌动力学
• 可预测性
• 海洋数据分析

探索海洋气候变异性的驱动机制与预测挑战 海洋，作为地球气候系统中最庞大、最活跃的组成部分，其内部的变异性不仅深刻影响着区域乃至全球的气候模式，更是理解和预测未来气候变化的关键。本书《海洋气候变异性建模》（Modelling Ocean Climate Variability）旨在深入探讨海洋内部错综复杂的变异性过程，揭示其背后的物理机制，并剖析当前海洋气候建模所面临的挑战与前沿进展。本书并非对某一特定海洋区域或某一种气候现象的孤立研究，而是力图构建一个宏观的框架，理解海洋气候变异性在不同尺度、不同驱动因子下的普适性规律。 第一章：海洋气候变异性的概念与尺度 本章首先界定“海洋气候变异性”的核心概念，将其与长期的气候趋势区分开来。我们强调，海洋气候变异性涵盖了从季节性波动到年代际、百年际尺度的各种时间尺度上的变化。随后，本书将梳理海洋变异性存在的不同尺度，包括： 短期变异性（数日至数月）： 主要由风场扰动、海洋内波、涡旋等引起，影响海洋表层温度、盐度以及混合层深度。这些变化尽管短暂，但对海洋生态系统和区域天气具有直接影响。 中期变异性（数月至数年）： 以厄尔尼诺-南方涛动（ENSO）、太平洋年代际振荡（PDO）、大西洋多年代际振荡（AMO）等为代表。这些现象通过海气相互作用，在全球范围内输送热量和水分，对全球气候产生显著影响。 长期变异性（数年至数十年及以上）： 包括海洋环流的长期变化、深层海洋的响应，以及与冰期-间冰期循环相关的长期气候驱动。这些变化往往与地球轨道参数、温室气体浓度变化等宏观因素紧密相连。 本章还将讨论如何量化海洋气候变异性，介绍常用的统计指标，如方差、标准差、自相关函数等，并简要回顾历史观测数据对理解变异性基本特征的贡献。 第二章：驱动海洋气候变异性的物理过程 海洋气候变异性的根源在于一系列复杂的物理过程。本章将系统阐述这些关键驱动力： 海气相互作用： 这是海洋变异性最直接的驱动力之一。风应力驱动表层洋流，引发热量和水分的交换。副热带高压、季风系统等大气环流的变化，会直接影响海洋表层的温度、盐度和环流模式。反过来，海洋的温度异常，例如暖水团或冷水团，又会影响其上空的大气温度、湿度和环流，形成复杂的反馈机制。 海洋内部动力学： 环流系统： 大尺度洋流（如墨西哥湾流、黑潮）的强度和路径变化，是海洋变异性的重要载体。这些洋流输送巨量的热量，其变异直接影响着沿岸和全球的气候。 涡旋活动： 海洋中的大尺度和中小尺度涡旋，是能量和物质的输送者，也是海洋动力学过程中的重要组成部分。它们可以局地性地改变海水的温度、盐度和垂直结构，对海洋生态和短期气候变化产生影响。 海洋内波： 在海洋内部不同密度层之间传播的内波，能够传递能量和动量，影响海洋混合和垂直能量交换。 热量收支与混合： 海洋吸收和释放太阳辐射、与大气进行热量交换、以及潜热和显热的输送，构成了海洋热量收支的核心。不同海域的混合过程，特别是表层混合层深度的变化，决定了太阳辐射的有效吸收深度，进而影响海洋的温度分布。深层海洋的垂直混合，则是连接海洋表层和深层热量、碳交换的重要环节。 盐度变化： 降水、蒸发、冰川融化、径流等过程改变着海水表层的盐度。盐度变化影响海水的密度，进而驱动海洋环流。例如，北极海冰融化导致的大量淡水注入，可能对大西洋经向翻转环流（AMOC）产生显著影响。 海洋中的生物地球化学过程： 虽然本书侧重物理过程，但无法忽视生物地球化学过程对海洋碳循环和气候变异性的间接影响。浮游生物的生长、死亡和沉降，影响着海洋的碳汇能力，进而可能通过海气CO2交换影响大气CO2浓度。 第三章：海洋气候模型：工具、方法与挑战 理解和预测海洋气候变异性，离不开先进的数值模型。本章将深入探讨海洋气候建模的相关内容： 海洋模型类型： 简单模型： 如一维垂向混合模型，用于研究特定站位的热量收支和混合过程。 二维模型： 模拟特定区域的水平运动和温度、盐度分布。 三维海洋通用环流模型（OGCM）： 这是当前主流的海洋气候模型，能够模拟全球或区域海域的三维速度、温度、盐度等物理量，是研究大尺度海洋变异性的核心工具。 耦合模型： 将海洋模型与大气模型、海冰模型、陆面模型等耦合起来，形成气候系统模型（CSM），是研究海气相互作用和气候系统整体变异性的关键。 模型构建与参数化： 本章将讨论构建一个成功的海洋模型所需要考虑的关键要素，包括： 分辨率： 水平分辨率和垂直分辨率对模拟不同尺度变异性的重要性。 物理过程的表示： 如何在模型中准确地表示湍流混合、次网格尺度过程、海冰动力学等。 参数化方案： 对于模型无法直接解析的过程（如亚格子尺度的涡旋混合），需要采用合理的参数化方案。 模型验证与评估： 模型成果需要与观测数据进行对比验证，以评估模型的可靠性。本章将介绍常用的验证方法，包括统计指标、对比不同的观测数据集等。 建模中的挑战： 计算资源限制： 高分辨率模型需要巨大的计算资源，限制了模型模拟的时空范围和分辨率。 次网格尺度过程的准确表示： 许多重要的海洋过程发生在中尺度和小尺度，如何准确地参数化这些过程是建模的关键难题。 初值敏感性： 海洋系统具有混沌特性，模型对初始条件的敏感性使得长期预测面临挑战。 模型的不确定性： 不同的模型，即使采用相同的驱动因子，也可能产生不同的结果，模型的不确定性是必须正视的。 海气耦合的反馈： 准确模拟海气之间复杂的反馈过程，特别是云-辐射过程与海洋温度的相互作用，是耦合模型中的难点。 第四章：特定海洋变异性现象的建模案例 本章将通过几个具体的海洋气候变异性现象，展示建模的应用与成果： ENSO的建模： ENSO是全球最显著的年际气候变异现象，本书将分析建模者如何捕捉ENSO的发生、发展和衰减过程，以及不同模型对ENSO模态（如El Niño Modoki）和遥相关效应的模拟能力。 年代际振荡的建模： 如PDO和AMO，它们对太平洋和大西洋的长期气候具有显著影响。本章将探讨如何通过长时程模型模拟，理解这些年代际振荡的驱动机制，以及它们与全球气候变化的联系。 海洋环流变化的模拟： 例如，AMOC的长期变化及其对北大西洋和欧洲气候的影响。本书将分析模型如何捕捉AMOC的强度、速度和路径变化，以及其与海洋热量输送的紧密关系。 极地海洋变异性： 探讨海冰融化、海洋热浪等极地海洋特有变异性现象的建模，以及它们对全球海平面和环流的影响。 第五章：海洋气候变异性与气候变化 气候变化背景下的海洋气候变异性，呈现出新的特征和挑战。本章将聚焦于此： 海洋变异性与全球变暖的叠加： 分析全球变暖的趋势性信号叠加在海洋变异性之上时，如何改变了变异性的幅度和频率。例如，海洋热浪的发生频率和强度是否在增加？ 海洋的碳汇功能与变异性： 探讨海洋变异性对海洋吸收和储存CO2能力的影响，以及这种影响如何反过来影响气候变化。 极端海洋事件的预测： 随着气候变化，海洋极端事件（如海洋热浪、强风暴）的发生频率和强度可能增加。本章将探讨如何利用模型提高对这些极端事件的预测能力。 海洋变异性对区域气候的影响： 详细分析海洋变异性如何通过海气相互作用，影响区域降水、温度、干旱、洪涝等极端天气事件，以及如何为区域适应气候变化提供科学依据。 第六章：未来展望与研究方向 本章将总结本书内容，并展望海洋气候变异性建模的未来发展方向： 更高分辨率的模型： 追求更高的模型分辨率，以解析更精细的海洋过程，减少参数化的不确定性。 更完善的海气耦合： 发展更精细、更准确的海气耦合模型，特别是对云-辐射过程和海洋次网格尺度过程的改进。 数据同化技术的进步： 将观测数据更有效地同化到模型中，以提高模型预测的准确性。 人工智能与机器学习的应用： 探索人工智能和机器学习在海洋变异性分析、模式识别、以及预测模型改进方面的潜力。 多模式集合预测： 通过集合不同模型的结果，以量化模型的不确定性，并提高预测的可靠性。 跨学科合作： 加强海洋物理、大气科学、生物地球化学、生态学等多个学科的合作，以更全面地理解海洋气候变异性的复杂性。 本书旨在为读者提供一个关于海洋气候变异性建模的全面视角，强调了理解海洋内部过程、利用先进建模工具、以及应对气候变化挑战的重要性。通过对海洋气候变异性深入的探索，我们期望能为更准确地预测未来气候提供科学支撑。

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