本文利用CMIP5的Decadal實(shí)驗(yàn)中17個(gè)全球氣候系統(tǒng)模式：BCC-CSM1.1,CanCM4, CCSM4,CFSV2-2011,CMCC-CM, EC-EARTH, FGOALS-g2,FGOALS-S2, GEOS-5, GFDL-CM2.1,HadCM3,IPSL-CM5 A-LR, MIROC4h,MIROC5,MPI-ESM-LR,MPI-ESM-MR, MRI-CGCM3的地面氣溫和降水的年代際回報(bào)資料,以及ERA再分析資料和JRA-55資料分別作為地面氣溫和降水的觀測(cè)資料,采用集合平均(簡(jiǎn)稱EMN)和超級(jí)集合(Superensemble Prediction,簡(jiǎn)稱SUP)進(jìn)行集成研究,然后進(jìn)行統(tǒng)計(jì)降尺度訂正,并對(duì)集成和降尺度的回報(bào)結(jié)果進(jìn)行評(píng)估。在此基礎(chǔ)上,對(duì)東亞未來(lái)2006-2025年地面氣溫和降水進(jìn)行預(yù)估。研究表明,集成的回報(bào)效果優(yōu)于單模式,其中SUP的回報(bào)效果最好,它將時(shí)間序列劃分為訓(xùn)練期和預(yù)報(bào)期。訓(xùn)練期長(zhǎng)度以及模式個(gè)數(shù)對(duì)SUP結(jié)果具有一定影響,因此采用RMSE、ACC以及MAE等三個(gè)指標(biāo)來(lái)選取最優(yōu)訓(xùn)練期和最優(yōu)模式個(gè)數(shù)。文中選取氣溫的最優(yōu)訓(xùn)練期為34a,降水的最優(yōu)訓(xùn)練期為35a,最優(yōu)模式個(gè)數(shù)均為15個(gè)。其回報(bào)氣溫的RMSE比EMN低0.43℃左右,回報(bào)降水的RMSE比EMN小0.45mm/d。利用線性回歸方法對(duì)插值后的單模式及多模式集成結(jié)果進(jìn)行降尺度訂正,得到高分辨率地面氣溫和降水的回報(bào)資料。結(jié)果表明,降尺度訂正后,單模式及多模式集成的回報(bào)值與“實(shí)測(cè)值”之間,RMSE減小,ACC有一定提高,不同模式訂正后改進(jìn)程度各不相同,降尺度對(duì)單模式的訂正效果優(yōu)于多模式集成,對(duì)EMN的訂正效果優(yōu)于SUP。此外,降尺度訂正后的資料能更好地回報(bào)出東亞地區(qū)地面氣溫和降水的逐月變化和空間分布,且對(duì)于地面氣溫,海洋上回報(bào)的不確定性小于陸地,降水則相反。在此基礎(chǔ)上,利用中等排放情景RCP4.5下CMIP5中2005年的年代際預(yù)測(cè)資料對(duì)2006～2025年的地面氣溫和降水進(jìn)行預(yù)估,研究表明東亞地區(qū)在2006-2025年地面氣溫將普遍升高,海洋上的增暖幅度較小,陸地上的增暖幅度較大,且增暖幅度隨著緯度的升高而增大；同時(shí)大部分地區(qū)的降水也將增加,但增加幅度較小。
【學(xué)位單位】：南京信息工程大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2015
【中圖分類】：P456.7
【部分圖文】：

權(quán)重反映了不同模式在訓(xùn)練期對(duì)ＳＵＰ結(jié)果的相對(duì)貢獻(xiàn)程度，權(quán)重越大，模逡逑式對(duì)ＳＵＰ結(jié)果的相對(duì)貢獻(xiàn)程度越大；相反，權(quán)重越小，對(duì)ＳＵＰ結(jié)果的相對(duì)貢獻(xiàn)逡逑程度越小。從圖３．３中可看出模式ＭＰＩ－ＥＳＭ－ＬＲ在訓(xùn)練期的權(quán)重最大，為０．０９，逡逑貝惕模式對(duì)ＳＵＰ結(jié)果的相對(duì)貢獻(xiàn)程度最大，ＣａｎＣＭ４在訓(xùn)練期的權(quán)重最小，為逡逑０．０１５，對(duì)ＳＵＰ結(jié)果的相對(duì)貢獻(xiàn)程度最小。逡逑３３多模式集成對(duì)地面氣溫回報(bào)效果的評(píng)估逡逑３．３．１模式回報(bào)結(jié)果比較逡逑為了巧估單模式［＾及多模式集成對(duì)東亞地區(qū)地面氣溫回報(bào)能力，文中計(jì)算逡逑了單模式、多模式集合平均１＾及超級(jí)集合預(yù)報(bào)的均方根誤差、距平相關(guān)系數(shù)Ｗ逡逑及絕對(duì)誤差（如表３．１）。逡逑從表３．１中可Ｗ看出，１７個(gè)單模式的回報(bào)效果差別較大，有的偏高，有的逡逑偏化，從巧方根誤差的角度來(lái)說(shuō)，德國(guó)馬普學(xué)會(huì)氣象研究所的模式ＭＰＩ－ＥＳＭ－Ｌ民逡逑的回報(bào)效果最好，ＲＭＳＥ為２．２巧ｔ，從距平相關(guān)系數(shù)角度來(lái)說(shuō)

圖３．４東亞地區(qū)單模式及多模式集成回報(bào)地面氣溫的泰勒?qǐng)D分布逡逑３．３．２多模式集成對(duì)東亞地面氣溫區(qū)域平均時(shí)間變化的回報(bào)能力評(píng)估逡逑為了評(píng)估各個(gè)模式對(duì)東亞地區(qū)地面氣溫年變化的回報(bào)能力，圖３．５給出了東逡逑亞地區(qū)在＂預(yù)報(bào)期＂１９９６－２００５年１０年期間單模式、多模式集合平均Ｗ及超級(jí)集逡逑合的地面氣溫回報(bào)的逐月區(qū)域平均的均方根誤差和距平相關(guān)系數(shù)。逡逑從圖３．５邋（ａ）中可Ｗ看出，地面氣溫在冬季的均方根誤差大于夏季的均方逡逑根誤差。不同的單模式的回報(bào)的均方根誤差差別較大，除了邋ＩＰＳＬＣＭ５Ａ－ＬＲＷ逡逑夕ｈ均在１．５Ｃ？８°Ｃ范圍內(nèi)變化。多模式集合平均回報(bào)均方根誤差較小，約為逡逑１．５°Ｃ？４°Ｃ，有效的減少了由于單模式初始條件不同引起的模式回報(bào)的誤差，而逡逑超級(jí)集合相對(duì)于１５個(gè)單模式及多模式集合平均的回報(bào)效果都要好，其回報(bào)的均逡逑方根誤差明v緄陀詼嗄Ｊ郊掀驕幕乇ㄎ蟛�，因而可Ｗ筷J齔都峽桑鬃鑠義嫌行Ъ跎倌Ｊ交乇ǖ奈蟛�。辶x希玻靛義

本文編號(hào)：2824852