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构建宁夏地区高分辨率气候变化情景的方法论探讨

徐宾  
【摘要】: 全球气候模式(GCM)对于预估大尺度未来全球气候变化来说,是目前最重要也是最可行的方法。但是由于目前GCM输出的空间分辨率较低,缺少区域气候信息,很难对区域气候情景做详细的预测。降尺度法已广泛用于弥补GCM在这方面的不足。常用的降尺度方法主要有三种:动力降尺度法、统计降尺度法和空间内插。动力降尺度方法在国内的研究虽然已经很多,但应用到省级单位时分辨率仍然较低,需要再降尺度。利用动力降尺度的方法进行再降尺度时,需要较长运算时间,不能及时地提供高分辨率的气候情景数据。鉴于通过统计降尺度与空间插值的方法可以在原有数据额基础上进一步提高情景数据的分辨率,本文主要研究了统计降尺度方法和空间插值与动力降尺度结合后的降尺度效果。 本研究首先利用1979年-1993年ECMWF再分析数据(ERA)分别驱动50km水平分辨率PRECIS(PRECIS-50)和25km水平分辨率PRECIS(PRECIS-25)模拟了1979年-1993年宁夏地区的气候状况;然后利用宁夏地区1979年-1989年PRECIS-50和PRECIS-25的模拟值,并利用多元线性回归的统计降尺度模型,通过对预报因子和预报因子区域的选择,建立PRECIS-25格点上的最高地面气温、最低地面气温、降水和辐射的单因子统计降尺度模型;并把建立的统计降尺度模型应用于1990-1993年的PRECIS-50模拟值,从而生成PRECIS-25格点上的统计降尺度结果;再通过对多种空间内插方法效果的比较后,选择移动拟合内插的方法,将1990-1993年的PRECIS-50模拟值插值到PRECIS-25格点上;最后进行了PRECIS-25格点上的统计降尺度结果与插值结果相对于PRECIS-25模拟值的差异研究。 通过本文研究可以得出以下主要结论: 1)在宁夏地区PRECIS-25的模拟值与PRECIS-50的模拟值相比,更加接近于实况; 2)预报因子区域取为5个格点的单因子多元线性回归的统计降尺度模型与PRECIS结合后,能够将宁夏地区PRECIS-50模拟值降到25km×25km水平分辨率上,并与PRECI-25模拟值相接近,但利用日预报误差的11年平均值订正统计降尺度模型,不能明显改进降尺度效果,需要进一步工作,寻找更为合适的订正方法; 3)当源数据较为密集时,不同插值方法之间的插值效果差异较小,移动拟合内插的插值效果相对较好,能够满足部分的降尺度要求;虽然在插值过程中,引入经纬度和海拔等地形变量,但仍然没有明显提高插值效果; 4)统计降尺度与移动拟合内插相比,统计降尺度与PRECIS相结合的降尺度效果更好。统计降尺度模型与PRECIS结合后,不仅能够提升原有数据的分辨率,而且可以引入高分辨对模式效果影响的有利因素,来改善原有数据的模拟效果。但移动拟合内插的结果只能随着PRECIS-50模拟效果的改变而有所变化,对PRECIS-50模拟结果本身没有影响;而且统计降尺度模型结构简单,运算时间较插值方法更短,更加有利于将PRECIS-50模拟值降到PRECIS-25的格点上。


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