【摘要】：高空間分辨率氣候格點(diǎn)數(shù)據(jù)集為研究區(qū)域氣候變化、氣候類型遷移以及建立水文模型等提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。目前中國(guó)氣象局己發(fā)布覆蓋中國(guó)全境的氣候格點(diǎn)數(shù)據(jù)集,但其空間分辨率較低(0.50×0.50),不能滿足相關(guān)研究對(duì)高空間分辨率的要求�；贏NUSPLIN軟件插值得到的LanZhou Univesity數(shù)據(jù)(簡(jiǎn)稱LZU0025),其空間分辨率為0.025°,但該數(shù)據(jù)集的降水誤差數(shù)據(jù)集不符合“事物絕對(duì)量越大誤差越大”的規(guī)律,同時(shí)由于該數(shù)據(jù)集在插值過(guò)程中未加入境外數(shù)據(jù)使得邊境地區(qū)表現(xiàn)不好。本文在加入部分周邊站點(diǎn)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上,利用ANUSPLIN生成了LZU0025氣溫?cái)?shù)據(jù)集并輸出了相應(yīng)的誤差數(shù)據(jù)集；對(duì)于降水量插值,根據(jù)軟件說(shuō)明書中對(duì)降水站點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行開方運(yùn)算可減少插值誤差的提示,首先對(duì)降水站點(diǎn)數(shù)據(jù)進(jìn)行開方,降低數(shù)據(jù)峰度,然后在插值計(jì)算表面值后,選擇恢復(fù)轉(zhuǎn)換來(lái)輸出LZU0025降水?dāng)?shù)據(jù)集和相應(yīng)的誤差數(shù)據(jù)集。結(jié)果表明：(1)氣溫誤差數(shù)據(jù)集分布符合“站點(diǎn)越多誤差越小”的理論,但其存在站點(diǎn)誤差大于周邊插值誤差的問(wèn)題,經(jīng)分析是由該軟件插值存在漏洞引起的；(2)降水總體誤差在西部地區(qū)明顯小于東部的,并在局部得到改善；(3)誤差數(shù)據(jù)空間分布合理說(shuō)明LZU0025數(shù)據(jù)集準(zhǔn)確。為滿足氣象學(xué)常用軟件對(duì)讀入數(shù)據(jù)格式的要求,本文還給出了修正后LZU0025(.asc格式)轉(zhuǎn)為.nc格式的代碼。關(guān)于不同數(shù)據(jù)集的對(duì)比,鑒于中國(guó)氣象局(China Meteorological Administration)發(fā)布的0.5°氣候數(shù)據(jù)集(簡(jiǎn)稱CMA)的插值方法與LZU0025的相同,而且其插值所用的站點(diǎn)較LZU0025及其它已發(fā)布且被廣泛使用的數(shù)據(jù)集數(shù)量更多,故本文選擇CMA作為基準(zhǔn)數(shù)據(jù)。將LZU0025及其他氣候數(shù)據(jù)產(chǎn)品處理為與CMA同一空間分辨率(其中處理后的LZU0025簡(jiǎn)稱為L(zhǎng)ZU),首先從時(shí)間序列、氣候平均狀態(tài)、氣候變化趨勢(shì)對(duì)比LZU及其它數(shù)據(jù)集與CMA的差異,而后從統(tǒng)計(jì)的角度采用泰勒?qǐng)D法通過(guò)對(duì)距離平均狀態(tài)的標(biāo)準(zhǔn)差(std)、體現(xiàn)平均狀態(tài)的均值(mean)以及隨時(shí)間變化的趨勢(shì)(trend)這三個(gè)指標(biāo)在全國(guó)年均尺度、季節(jié)尺度和區(qū)域尺度表現(xiàn)上的差異進(jìn)行數(shù)據(jù)集的對(duì)比。結(jié)果表明：(1)時(shí)間序列上,LZU及其他數(shù)據(jù)集在整個(gè)時(shí)間段和各個(gè)時(shí)間節(jié)點(diǎn)的變化趨勢(shì)幾乎一致,且LZU年均溫和年均降水量與CMA的絕對(duì)值相近；(2)平均狀態(tài)上,LZU氣候態(tài)、標(biāo)準(zhǔn)差和時(shí)間趨勢(shì)的空間分布格局與CMA的最為相似,且較其他數(shù)據(jù)集更能突出高大山脈的分布；(3)從統(tǒng)計(jì)而言,LZU與CMA較為相似,且相似程度受季節(jié)和區(qū)域差異影響較小�？傊�,LZU數(shù)據(jù)集可靠,LZU0025由于具有更高的空間分辨率能凸顯更多的細(xì)節(jié)信息。修正的LZU0025可作為區(qū)域氣候變化、區(qū)域水循環(huán)等研究的基礎(chǔ)數(shù)據(jù)。
【圖文】：

報(bào)告中給出了民ＴＧＣＶ的逐月變化曲線（國(guó)家氣象信息中屯、，２０１２），，但缺乏對(duì)逡逑基于ＡＮＵＳ化ＩＮＥ輸出的相應(yīng)誤差數(shù)據(jù)集的討論和展示。本文通過(guò)吳}鋇齲ǎ玻埃保矗╁義瞎ぷ鰨≡袷涑觶玻埃保澳輳吩縷潞徒鄧腦げ獗曜嘉蟛睿ㄍ跡島屯跡叮�。淤p跡靛義嫌�，进ＯX義希錚麇義賢跡靛澹玻埃保澳輳吩縷碌腦げ獗曜嘉蟛鑠義希疲椋紓澹靛澹裕瑁邋澹穡椋澹洌椋悖簦椋錚鑠澹螅簦幔睿洌幔潁溴澹澹潁潁錚蟈澹錚駑澹耄恚穡澹潁幔簦酰潁邋澹椋鑠澹剩酰歟澹玻埃保板義希危卞蹇阱義希儒澹擔(dān)埃罰常插義賢跡跺澹玻埃保澳輳吩陸鄧腦げ獗曜嘉蟛鑠義希疲門B．６邋Ｔｈｅ邋ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ邋Ｓ化ｎｄａｒｄ邋ｅｒｒｏｒ邋ｏｆ邋Ｐ化ｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ邋ｉｎ邋Ｊｕｌｙ邋２０１０逡逑１８逡逑

報(bào)告中給出了民ＴＧＣＶ的逐月變化曲線（國(guó)家氣象信息中屯、，２０１２），但缺乏對(duì)逡逑基于ＡＮＵＳ化ＩＮＥ輸出的相應(yīng)誤差數(shù)據(jù)集的討論和展示。本文通過(guò)吳}鋇齲ǎ玻埃保矗╁義瞎ぷ鰨≡袷涑觶玻埃保澳輳吩縷潞徒鄧腦げ獗曜嘉蟛睿ㄍ跡島屯跡叮Ｓ賞跡靛義嫌�，进ＯX義希錚麇義賢跡靛澹玻埃保澳輳吩縷碌腦げ獗曜嘉蟛鑠義希疲椋紓澹靛澹裕瑁邋澹穡椋澹洌椋悖簦椋錚鑠澹螅簦幔睿洌幔潁溴澹澹潁潁錚蟈澹錚駑澹耄恚穡澹潁幔簦酰潁邋澹椋鑠澹剩酰歟澹玻埃保板義希危卞蹇阱義希儒澹擔(dān)埃罰常插義賢跡跺澹玻埃保澳輳吩陸鄧腦げ獗曜嘉蟛鑠義希疲門B．６邋Ｔｈｅ邋ｐｒｅｄｉｃｔｉｏｎ邋Ｓ化ｎｄａｒｄ邋ｅｒｒｏｒ邋ｏｆ邋Ｐ化ｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ邋ｉｎ邋Ｊｕｌｙ邋２０１０逡逑１８逡逑
【學(xué)位授予單位】：蘭州大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：P412.2

【參考文獻(xiàn)】

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1 黃偉;陳建徽;張肖劍;FENG Song;陳發(fā)虎;;現(xiàn)代氣候條件下降水變化的“西風(fēng)模態(tài)”空間范圍及其影響因子初探[J];中國(guó)科學(xué):地球科學(xué);2015年04期

2 祝亞麗;王會(huì)軍;;基于IPCC AR4耦合模式的南極濤動(dòng)和北極濤動(dòng)的模擬及未來(lái)變化預(yù)估[J];氣象學(xué)報(bào);2008年06期

3 周偉東;史軍;穆海振;;中國(guó)東部冬季氣溫和降水的氣候變化特征分析[J];資源科學(xué);2010年06期

本文編號(hào)：2680491