【摘 要】
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In this paper, we investigate the dynamics of nonlinear error growth in E1 Nino predictions.The spring predictability barrier (SPB) for El Nino events is investigated by the Zebiak-Cane model.The cond
【机 构】
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LASG,Institute of Atmospheric Physics,Chinese Academy of Sciences,Beijing 100029,China;Key Laborator
【出 处】
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第九届CTWF(CAS-TWAS-WMO)国际研讨会
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In this paper, we investigate the dynamics of nonlinear error growth in E1 Nino predictions.The spring predictability barrier (SPB) for El Nino events is investigated by the Zebiak-Cane model.The conditional nonlinear optimal perturbation (CNOP-type initial perturbation) is superimposed onto the E1 Ni(n)o events and acts as the initial error with the biggest affect on the uncertainties of the predictions.We demonstrated that the evolution of the CNOP-type initial errors has an obvious seasonal dependence and yields a significant SPB for the E1 Nino events.Its linear counterpart, the linear singular vector (LSV)-type initial errors, has a much more localized region in comparison to the CNOP-type errors and causes a smaller prediction error that yields a less significant SPB.
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