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Effects of Wind Stress Uncertainty on Short-Term Prediction of the Kuroshio Extension State Transition Process 期刊论文
JOURNAL OF PHYSICAL OCEANOGRAPHY, 2023, 卷号: 53, 期号: 12, 页码: 2751-2771
作者:  Zhang, Hui;  Wang, Qiang;  Mu, Mu;  Zhang, Kun;  Geng, Yu
Adobe PDF(13027Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：25/0  |  提交时间：2024/04/07
Wind  Forecast verification/skill  Numerical weather prediction/forecasting  Mesoscale models  
Contribution of Deep Vertical Velocity to Deficiency of Sverdrup Transport in the Low-Latitude North Pacific 期刊论文
JOURNAL OF PHYSICAL OCEANOGRAPHY, 2023, 卷号: 53, 期号: 11, 页码: 2651-2668
作者:  Zhang, Kun;  Wang, Qiang;  Yin, Baoshu;  Yang, Dezhou;  Yang, Lina
Adobe PDF(14851Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：24/0  |  提交时间：2024/04/07
Ocean  North Pacific Ocean  Ocean circulation  
Optimally growing initial error for predicting the sudden shift in the Antarctic Circumpolar Current transport and its application to targeted observation 期刊论文
OCEAN DYNAMICS, 2022, 页码: 16
作者:  Zhou, Li;  Zhang, Kun;  Wang, Qiang;  Mu, Mu
Adobe PDF(5567Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：149/0  |  提交时间：2023/01/04
The Antarctic Circumpolar Current  Initial errors  CNOP  Targeted observation  Ocean prediction  
Recent Progress in Applications of the Conditional Nonlinear Optimal Perturbation Approach to Atmosphere-Ocean Sciences 期刊论文
CHINESE ANNALS OF MATHEMATICS SERIES B, 2022, 卷号: 43, 期号: 6, 页码: 1033-1048
作者:  Mu, Mu;  Zhang, Kun;  Wang, Qiang
收藏  |  浏览/下载：38/0  |  提交时间：2023/11/16
Conditional nonlinear optimal perturbation  Atmosphere  Ocean  Targeted observation  Predictability  
Impacts of parameter uncertainties on deep chlorophyll maximum simulation revealed by the CNOP-P approach 期刊论文
JOURNAL OF OCEANOLOGY AND LIMNOLOGY, 2020, 页码: 12
作者:  Gao Yongli;  Mu Mu;  Zhang Kun
Adobe PDF(1297Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：147/0  |  提交时间：2020/09/25
deep chlorophyll maximum (DCM) simulation  parameter uncertainty  conditional nonlinear optimal perturbation related to parameters (CNOP-P)  sensitivity  
源区黑潮流量季节性下降的可预报性和目标观测研究 学位论文
, 北京: 中国科学院大学, 2017
作者:  张坤
Adobe PDF(8389Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：263/3  |  提交时间：2017/05/28
源区黑潮  可预报性研究  目标观测研究  Cnop方法  
Identifying the sensitive area in adaptive observation for predicting the upstream Kuroshio transport variation in a 3-D ocean model 期刊论文
SCIENCE CHINA-EARTH SCIENCES, 2017, 卷号: 60, 期号: 5, 页码: 866-875
作者:  Zhang Kun;  Mu Mu;  Wang Qiang
Adobe PDF(1350Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：238/0  |  提交时间：2017/09/29
Sensitive Area  Adaptive Observation  The Upstream Kuroshio Transport  Conditional Nonlinear Optimal Perturbation (Cnop)  
Effects of optimal initial errors on predicting the seasonal reduction of the upstream Kuroshio transport 期刊论文
DEEP-SEA RESEARCH PART I-OCEANOGRAPHIC RESEARCH PAPERS, 2016, 卷号: 116, 页码: 220-235
作者:  Zhang, Kun;  Wang, Qiang;  Mu, Mu;  Liang, Peng
Adobe PDF(11550Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：178/1  |  提交时间：2017/03/21
Initial Errors  The Upstream Kuroshio Transport  Cnop  
初始误差对双流环变异可预报性的影响 学位论文
: 中国科学院研究生院, 2013
作者:  张坤
Adobe PDF(1986Kb)  |  收藏  |  浏览/下载：217/2  |  提交时间：2014/08/08
双流环变异  条件非线性最优扰动（cnop）  1.5层浅水模式  可预报性