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《中国气象科学研究院》 2017年
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不同误差订正方法在中国区域气候模拟中的比较和应用

童尧  
【摘要】:全球和区域尺度的气候模式,是进行气候变化模拟和预估研究的首要工具,但受气候系统复杂性和科学发展水平的制约,它们对当代气候的模拟与观测相比,也总是存在或多或少的偏差,包括在平均态和概率密度分布等多方面。若将气候模式结果直接应用于驱动如水文和农业等影响评估模式时,其偏差则会对模拟产生很大影响,因此需要进行误差订正工作。本研究主要通过分位数映射的方法,对再分析资料ERA-interm驱动下,RegCM4.4区域气候模式所模拟的当代日降水量、日平均气温、日最高气温和日最低气温进行订正。研究中,将全年划分为冬(12~2月)、春(3~5月)、夏(6~8月)和秋(9~11月)四个季节。首先以对逐日降水量进行订正试验,以模拟时段1991~2010年中的前半段(1991~2000年)作为参照时段,建立传递函数,对后一时段(2001~2010)进行订正并检验其效果。对使用参数和非参数所建立的6种不同传递函数方法进行对比,发现6种方法均可明显减少降水模拟的误差,其中RQUANT相对表现更为突出一些,即被选择做为主要订正方法,用于RegCM4所模拟降水和气温结果的订正。将RQUANT方法应用到对日降水量的订正上,发现经过误差订正后的结果可以大大减少模式的偏差,使中国大部分地区的降水量与观测的相对误差集中在-25%~25%之内;可以大幅度提升与观测的空间相关系数并减少误差标准差,使降水量无论从分布形态还是数值上都更接近观测数据;而对降水的年际变率也同样有一定的改善作用。由于模式本身对于气温的模拟效果要好于降水,因此误差订正对气温的订正结果与观测更接近,空间相关系数达到0.99以上。RQUANT方法对模式模拟的平均气温、日最高气温和日最低气温的订正效果都非常明显,中国大部分地区的订正结果与观测的偏差在±1°C之间;提高了空间相关系数,减少误差标准差;对气温年际变率的订正效果不太明显,但春季的空间相关系数提升明显,而且减少了年际变率的误差标准差。RQUANT方法对极端事件同样有着很好的订正效果,减少了模式对4个极端事件指数CDD(连续干旱日数)、SDII(强降水指数)、TXx(年极端最高气温)和TNn(年极端最低气温)的模拟偏差,提高了空间相关系数,减少了误差标准差,使订正结果更加符合观测数据。
【关键词】:区域气候模式 误差订正 传递函数 逐日降水 气温
【学位授予单位】:中国气象科学研究院
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2017
【分类号】:P435
【目录】:
  • 摘要3-4
  • ABSTRACT4-9
  • 第一章 引言9-15
  • 1.1 研究背景9-10
  • 1.2 研究进展10-12
  • 1.2.1 区域气候模式研究进展10-11
  • 1.2.2 误差订正研究进展11-12
  • 1.3 选题依据12-13
  • 1.4 研究内容和章节安排13-15
  • 第二章 资料与方法15-23
  • 2.1 资料15-16
  • 2.1.1 RegCM模式简介15-16
  • 2.1.2 观测资料16
  • 2.1.3 资料插值方法16
  • 2.2 误差订正方法的选取16-20
  • 2.2.1 传递函数的建立16-18
  • 2.2.2 订正方法的选取18-20
  • 2.3 检验方法20-23
  • 2.3.1 空间相关系数和误差标准差20-21
  • 2.3.2 变异系数与标准差21
  • 2.3.3 泰勒图21-23
  • 第三章 RQUANT方法对日降水量的订正23-35
  • 3.1 平均降水的模拟和检验23-30
  • 3.1.1 平均降水的空间分布23-26
  • 3.1.2 平均降水的相对误差26-29
  • 3.1.3 平均降水的相关系数与误差标准差29
  • 3.1.4 泰勒图29-30
  • 3.2 年际变率30-34
  • 3.2.1 降水的年际变率30-33
  • 3.2.2 降水年际变率的相关系数与误差标准差33-34
  • 3.3 小结34-35
  • 第四章 RQUANT方法对气温的订正35-69
  • 4.1 平均气温的模拟和检验35-42
  • 4.1.1 平均气温的空间分布35-38
  • 4.1.2 平均气温的偏差38-41
  • 4.1.3 平均气温的相关系数与误差标准差41
  • 4.1.4 泰勒图41-42
  • 4.2 日最高气温的模拟和检验42-49
  • 4.2.1 日最高气温的空间分布42-46
  • 4.2.2 日最高气温的偏差46-48
  • 4.2.3 日最高气温的相关系数与误差标准差48
  • 4.2.4 泰勒图48-49
  • 4.3 日最低气温的模拟和检验49-56
  • 4.3.1 日最低气温的空间分布49-52
  • 4.3.2 日最低气温的偏差52-55
  • 4.3.3 日最低气温的相关系数与误差标准差55
  • 4.3.4 泰勒图55-56
  • 4.4 年际变率56-67
  • 4.4.1 平均气温的年际变率56-60
  • 4.4.2 日最高气温的年际变率60-63
  • 4.4.3 日最低气温的年际变率63-67
  • 4.5 结论67-69
  • 第五章 RQUANT方法对极端事件的订正69-75
  • 5.1 极端指数的选取69
  • 5.2 极端事件69-72
  • 5.2.1 极端降水69-71
  • 5.2.2 极端气温71-72
  • 5.3 极端指数检验72-73
  • 5.4 结论73-75
  • 第六章 结论和讨论75-79
  • 6.1 主要研究结论75-76
  • 6.2 存在问题和研究展望76-79
  • 参考文献79-87
  • 致谢87-89
  • 作者简历及攻读学位期间发表的学术论文与研究成果89

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