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    题名: NCEP重新分析資料中的有限時間不穩定與伴隨的奇異模
    作者: 黃玉旻;Yu-Min Huang
    贡献者: 大氣物理研究所
    关键词: 推廣奇值展開法;奇值分解-餘弦正弦展開法;奇異模;SVD-CSD;non-modal;GSVD
    日期: 2003-06-18
    上传时间: 2009-09-22 09:41:29 (UTC+8)
    出版者: 國立中央大學圖書館
    摘要: 摘要 本篇論文主要目的為利用統計分析的技巧,將大氣中相關的變量做整合的分析,希望從實際觀測資料找出具有物理意義的時空結構,並進一步從資料中驗證不穩定理論與機制,如此將對資料的診斷分析更具有理論基礎。 使用的分析資料是美國環境預報中心的重新分析資料(NCEP/NCAR Reanalysis),1949年至2001年,共53年的資料。分析的範圍為80S~80N,水平解析度為5。(lat.)*5。(long.)。垂直方向一共有4層(1000mb,850mb,500mb,200mb),使用的變數有四個:重力位高度場(hgt)、溫度場(tmp)、緯向風場(u)、經向風場(v)。 主要的分析方法為經驗正交函數EOF(Empirical Orthogonal Function),先對分析的資料進行濾波,找出影響大氣的主要因子。接著再利用奇值分解加上餘弦正弦展開法SVD-CSD(Singular Value Decomposition and Cosine Sine Decomposition;Lee 2003b)來分析實際觀測資料,找出資料中不穩定的時空分布,之後對其預報能力進行最佳化的研究。 利用經驗正交函數分析資料後,發現不同的前置作業,先後出現的訊號比重是有些差距的,並且在同樣的訊號下,空間分布的型態也有所不同,整體來說,主導大氣變化的訊號是以年週期變化、ENSO現象以及半年週期的訊號為重。另外,利用奇值分解-餘弦正弦展開法得到的結果發現,在分析時選擇不同主分量數目的多寡來決定奇異模的矩陣,是會影響奇異模結果的表現,當中可以看到不同變數或高度場中,不穩定之成長率大小為何。奇異模較強的訊號為年週期、半年週期、ENSO現象以及其他較長時間週期的現象。
    显示于类别:[大氣物理研究所 ] 博碩士論文

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