[论文解读] Quantifying the eddy-jet feedback strength of the annular mode in an idealized GCM and reanalysis data

Ding Ma, Hassanzadeh, Pedram+1 more|arXiv (Cornell University)|Aug 14, 2016

Fluid Dynamics and Turbulent Flows被引用 3

一句话总结

本研究引入线性响应函数（LRF）以量化急流-涡旋反馈在准正压模态中的强度，发现在理想化GCM中反馈强度为0.137天⁻¹，在再分析数据中为0.121天⁻¹。提出一种低通滤波方法，在时间尺度大于200天时收敛至LRF结果，通过考虑涡旋强迫的准振荡特性，相较于以往统计方法提高了准确性。

ABSTRACT

A linear response function (LRF) that relates the temporal tendency of zonal mean temperature and zonal wind to their anomalies and external forcing is used to accurately quantify the strength of the eddy-jet feedback associated with the annular mode in an idealized GCM. Following a simple feedback model, the results confirm the presence of a positive eddy-jet feedback in the annular mode dynamics, with a feedback strength of 0.137 day$^{-1}$ in the idealized GCM. Statistical methods proposed by earlier studies to quantify the feedback strength are evaluated against results from the LRF. It is argued that the mean-state-independent eddy forcing reduces the accuracy of these statistical methods because of the quasi-oscillatory nature of the eddy forcing. A new method is proposed to approximate the feedback strength as the regression coefficient of low-pass filtered eddy forcing onto low-pass filtered annular mode index, which converges to the value produced by the LRF when timescales longer than 200 days are used for the low-pass filtering. Applying the new low-pass filtering method to the reanalysis data, the feedback strength in the Southern annular mode is found to be 0.121 day$^{-1}$, which is presented as an improvement over previous estimates. This work also highlights the importance of using sub-daily data in the analysis by showing the significant contribution of medium-scale waves of periods less than 2 days to the annular mode dynamics, which was under-appreciated in most of previous research. The present study provides a framework to quantify the eddy-jet feedback strength in models and reanalysis data.

研究动机与目标

• 准确量化准正压模态中涡旋-急流反馈的强度，这是急流持续性的一个关键机制。
• 评估现有统计方法在估计反馈强度时的局限性，原因在于涡旋强迫的准振荡特性。
• 开发并验证一种新低通滤波方法，以更好地从噪声和与平均态无关的涡旋强迫中分离出反馈信号。
• 评估次日尺度和中尺度波（周期<2天）在准正压模态动力学中的作用，此前在以往研究中被低估。
• 在理想化GCM中使用线性响应函数（LRF）提供基准，以在将统计方法应用于再分析数据前进行验证。

提出的方法

• 使用线性响应函数（LRF）分离对准正压模态异常响应的与平均态相关的涡旋强迫，为理想化GCM中反馈强度提供‘真实值’。
• 应用一个简单的反馈模型，其中纬向风变化率与反馈强度和准正压模态指数的乘积成正比，反馈强度由LRF推导得出。
• 提出一种新方法，将反馈强度估计为低通滤波后的涡旋强迫与低通滤波后的准正压模态指数之间的回归系数。
• 采用时间尺度超过200天的低通滤波，使新方法的估计值收敛至LRF值，从而最小化高频振荡的影响。
• 在将方法应用于再分析数据前，使用合成时间序列和模型输出对统计方法进行验证，确保其稳健性。
• 对长时间模型模拟（CTL）进行谱分析，以估计与平均态无关的涡旋强迫的有效时间尺度τₑ，从而约束反馈强度b与逆时间尺度1/τ之间的差异。

实验结果

研究问题

• RQ1 涡旋-急流反馈在准正压模态中的真实强度是多少？其在理想化GCM与再分析数据中的表现有何差异？
• RQ2 为何传统统计方法会高估或误估反馈强度？涡旋强迫的准振荡特性如何影响其准确性？
• RQ3 低通滤波方法能否通过分离涡旋强迫和纬向风指数的低频分量，改善反馈强度的估计？
• RQ4 次日尺度和中尺度波（周期<2天）对准正压模态动力学的贡献是什么？为何这一因素在以往研究中被忽视？
• RQ5 反馈强度（b）与逆时间尺度（1/τ）之间的差异是如何产生的？哪些物理过程决定了这一差异？

主要发现

• 在理想化GCM中，通过线性响应函数（LRF）量化出涡旋-急流反馈强度为0.137天⁻¹，为模型验证提供了基准。
• 当滤波时间尺度超过200天时，新低通滤波方法的估计值收敛至LRF估计的反馈强度（0.137天⁻¹），证实了其准确性。
• 在再分析数据中，使用相同低通滤波方法估计的反馈强度为0.121天⁻¹，相较于以往估计值有所改进。
• 基于滞后相关性的统计方法（如LH01和S13）被证明不准确，原因在于与平均态无关的涡旋强迫以及涡旋强迫的准振荡特性影响。
• 与平均态无关的涡旋强迫的有效时间尺度τₑ估计为91天，反馈强度b与逆时间尺度1/τ之间的差异极小（≤0.011天⁻¹）。
• 次日尺度和中尺度波（周期<2天）对准正压模态动力学有显著贡献，这一因素在多数以往研究中被低估。