基于BP-CCA方法的江淮流域夏季气候的多模式统计降尺度模拟与预估

摘要

本文利用江淮流域的逐日台站气温和降水资料，ERA-40再分析资料以及国际耦合模式比较计划第五阶段(CMIP5)的8个全球气候模式(BCC-CSM1.1(m)、MPI-ESM-MR、IPSL-CM5A-MR、CMCC-CM、ACCESS1.3、CESM1-CAM5、HadGEM2-ES、EC-EARTH)资料，采用BP-CCA（EOF和CCA相结合）统计降尺度方法建立多个统计降尺度模型并检验，然后利用模型得到RCP4.5排放情景下21世纪前期（2016-2035年）、中期（2046-2065年）和末期（2081-2100年）江淮流域夏季气候的未来变化情景并进行集合预估，得到以下主要结论:
　　(1)通过不同预报因子组合统计降尺度试验，确定对江淮流域夏季气温和降水具有最好降尺度效果的因子组合分别为:500hPa高度场和850hPa温度场，500hPa高度场、850hPa温度场和500hPa比湿场。
　　(2)独立检验期（1990-2002年）的结果表明，多个统计降尺度模型能够很好地模拟出江淮流域夏季气候的时间变化和空间结构，如夏季气温、降水与相应观测序列的时间相关系数高于0.5的台站分别约占100％和61％，与观测场的逐年空间相关系数大部分分别在0.90和0.34以上。
　　(3)全球气候模式对江淮流域夏季气候的模拟能力通过BP-CCA统计降尺度方法得到了有效提高，多模式统计降尺度集合(SDMME)的模拟能力更具优势。统计降尺度后，所有模式模拟的区域平均气温偏差降至0.11～0.76℃，偏差绝对值减小了0.01～1.80℃，区域平均降水相对误差绝对值降至1％～7％，相比降尺度前减小了15％～41％，SDMME模拟的气温偏差和降水相对误差绝对值分别为0.41℃和1.3％，优于大部分单个模式降尺度结果;大部分台站气温偏差绝对值由大于1.0℃减小至0.5℃以下，降水相对误差绝对值则由大于15％减小至15％以下。另外，大部分模式模拟气温场与相应观测场的空间相关系数由小于0.30提高到0.98以上，降水场的空间相关则由小于0.40提高到0.60以上，气温和降水与观测场的均方根误差分别减小至0.12～0.17℃和0.40～0.80mm/d之间，标准差也都更加接近于观测。
　　(4)RCP4.5排放情景下，相比1986-2005年，21世纪前期、中期和末期江淮流域都呈现出一致的升温趋势，分别平均升高1.52℃、2.62℃和3.39℃，中期和末期东部地区增温比西部显著。三个时期降水变化率全区平均分别为-1.8％、6.1％和9.9％，西部降水增加趋势均高于东部地区。21世纪前期、中期和末期几乎所有台站气温的信噪比(SNR)都大于3，说明气温预估结果的可信度较高，可信度较高的台站主要位于30°N以南地区，且前期可信度最高。而降水预估结果的可信度要远低于气温，SNR主要在0～1.5之间，前期东部降水预估结果可信度高于西部，中期和末期北部降水预估结果可信度高于南部。

目录

声明

摘要

第一章 绪论

1．1 研究目的和意义

1．2 统计降尺度研究进展

1．3 多模式统计降尺度的研究进展

1．4 本文的研究内容

第二章 资料和方法介绍

2．1 资料介绍

2．1．1 站点资料介绍

2．1．2 ERA-40再分析资料

2．1．3 模式资料

2．2 方法介绍

2．2．1 统计降尺度方法

2．2．2 样本检验方法

2．2．3 评估指标

2．2．4 信噪比

第三章 基于BP-CCA方法的江淮流域夏季气温的多模式统计降尺度模拟

3．1 引言

3．2 资料与方法介绍

3．3 统计降尺度模型的建立及检验

3．3．1 建模预报因子及区域的选择

3．3．2 独立样本的统计降尺度效果评估

3．4 当前气候情景下的统计降尺度效果分析

3．4．1 对气候平均态的模拟能力比较

3．4．2 统计降尺度结果的空间分布特征

3．4．3 对空间结构的模拟能力比较

3．5 本章小结

第四章 基于BP-CCA方法的江淮流域夏季降水的多模式统计降尺度模拟

4．1 引言

4．2 资料与方法介绍

4．3 统计降尺度模型的建立及检验

4．3．1 建模预报因子及区域的选择

4．3．2 模型参数的选择

4．3．3 独立样本的统计降尺度效果评估

4．4 当前气候情景下的统计降尺度效果分析

4．4．1 对气候平均态的模拟能力比较

4．4．2 对空间结构的模拟能力比较

4．5 本章小结

第五章 江淮流域夏季气候未来变化的多模式统计降尺度集合预估及分析

5．1 夏季气温变化的未来预估及分析

5．2 夏季降水变化的未来预估及分析

5．3 本章小结

第六章 总结与讨论

6．1 总结

6．2 讨论

参考文献

作者简介

致谢