本文利用LMDZ4模式分別嵌套于第五次耦合模式比較計(jì)劃CMIP5中的五個(gè)全球模式（BCC-CSMl-1-m,CNRM-CM5, FGOALS-g2, IPSL-CM5A-MR,MPI-ESM-MR）對(duì)中國(guó)區(qū)域1961-2099年氣候進(jìn)行動(dòng)力降尺度模擬與預(yù)估,對(duì)比分析降尺度前后各模式對(duì)中國(guó)區(qū)域極端溫度的模擬能力。利用等距CDF映射方法（Equidistant CDF Matching method （ EDCDFm ））和 CDFt 方法（CDF-TransformMethod （CDF-t方法））對(duì)降尺度結(jié)果進(jìn)行偏差訂正,在此基礎(chǔ)上選用訂正效果較好的EDCDFm方法對(duì)RCP4.5排放情景下21世紀(jì)前期（2017-2036年）、中期（2046-2065年）和末期（2080-2099年）中國(guó)區(qū)域溫度未來變化情景進(jìn)行等權(quán)集合預(yù)估,主要結(jié)論如下:（1）相較全球模式,LMDZ4模式較好地刻畫了青藏高原、四川盆地等復(fù)雜地形的變化,能更好地表現(xiàn)出中國(guó)區(qū)域極端溫度的空間分布。但降尺度改善效果表現(xiàn)出明顯的區(qū)域性差異,對(duì)于最高溫度、最低溫度和霜凍日數(shù),降尺度之后主要在東北、西北、高原以及西南地區(qū)改善明顯,... 

【文章來源】：南京信息工程大學(xué)江蘇省

【文章頁數(shù)】：73 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖２．１泰勒?qǐng)D例??根據(jù)泰勒?qǐng)D原理，以及圖２．１所示，Ａ表示觀測(cè)，Ｂ和Ｃ表示兩個(gè)模式模??

方程（２．７）中和分別表示歷史時(shí)段觀測(cè)和模式模擬的ＣＤＦ，??表示未來時(shí)段內(nèi)模式模擬的ＣＤＦ，表示未來時(shí)段模擬的值，表示??ＥＤＣＤＦｍ方法的訂正值。具體訂正思路見圖２．２，如當(dāng)未來預(yù)測(cè)值為－１０時(shí)，對(duì)??應(yīng)的ＣＤＦ值為０．２，而在當(dāng)前氣候中，ＣＤＦ為０．２時(shí)，得到觀測(cè)值與模式的模??擬值的差Ａｘ，訂正值即預(yù)測(cè)值－１０＋Ａｘ。對(duì)于每個(gè)格點(diǎn)的未來預(yù)估時(shí)間序列，??我們都構(gòu)建ＣＤＦ進(jìn)行未來預(yù)估時(shí)間序列的訂正。該方法中，由于溫度場(chǎng)基本服??從正態(tài)分布，因此進(jìn)行正態(tài)分布的參數(shù)化擬合。??（２）?ＣＤＦ－Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ?Ｍｅｔｈｏｄ?（ＣＤＦｔ?方法）??ＣＤＦｔ方法可以看成是分位數(shù)匹配法的擴(kuò)展［４４］，［４５］。假設(shè)存在一個(gè)傳遞函數(shù)Ｔ，??在某一給定的格點(diǎn)將全球模式變量的ＣＤＦ轉(zhuǎn)換成表示局地尺度氣候變量的??ＣＤＦ，定義ＦＳＡ為歷史時(shí)段內(nèi)固定格點(diǎn)觀測(cè)逐日溫度的ＣＤＦ，?為同時(shí)段內(nèi)模??１０??

?３０?４０??ｘ??圖２．２訂正方法示圖（觀測(cè)：黑色粗實(shí)線，歷史時(shí)期模式模擬：黑色虛線，未來模式模擬：??灰色細(xì)實(shí)線，ＥＤＣＤＦｍ：黑色點(diǎn)劃線）??本文將歷史時(shí)段（１９６１?—２００５年）分為兩段，前２０年（１９６６—１９８５年）??為控制時(shí)段：利用觀測(cè)和模式數(shù)據(jù)建立傳遞函數(shù)，后２０年（１９８６—２００５年）為??驗(yàn)證時(shí)段：檢驗(yàn)偏差訂正的效果。在對(duì)未來預(yù)估結(jié)果進(jìn)行訂正時(shí)，通過輸出２１??世紀(jì)前期（２０１７６—２０３６年）、中期（２０４６—２０６５年）和后期（２０８０—２０９９年）??的訂正結(jié)果，分析中國(guó)地區(qū)未來溫度的變化特征，采用模式離差（即模式間的??均方差）［６４］對(duì)模式預(yù)估結(jié)果進(jìn)行不確定性分析。在驗(yàn)證時(shí)期和預(yù)估時(shí)期，將訂??１１??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3230334