發(fā)布時(shí)間：2023-02-18 21:13

　　利用第五次耦合模式比較計(jì)劃(CMIP5)中35個(gè)全球氣候模式歷史模擬與RCP4.5預(yù)估結(jié)果,通過貝葉斯模型平均(Bayesian Model Averaging, BMA)對(duì)我國氣候進(jìn)行多模式集合研究,給出了中國未來氣候變化預(yù)估及其不確定性的時(shí)空分布。得到以下主要結(jié)論：(1) BMA方法能夠很好地模擬出溫度氣候平均場(chǎng),多模式中表現(xiàn)較好的三個(gè)模式為CESM1-CAM5、NorESM1-M和MIROC5;雖然BMA方法對(duì)降水的模擬效果相對(duì)較差,尤其在江淮和華南多雨區(qū),但相比于等權(quán)平均仍有一定的改善,且CNRM-CM5、FGOALS-g2和HadGEM2-AO為最優(yōu)的三個(gè)模式；(2) RCP4.5情景下,中國21世紀(jì)冬夏將持續(xù)增溫,冬季高于夏季,末期冬夏平均增溫將達(dá)到2.70 ℃和2.35 ℃。其中,變暖高值中心出現(xiàn)在東北及西北地區(qū),東南沿海和青藏高原南部為增溫低值區(qū)。初期北方有很大可能(>80%)增溫超過0.7℃,南方增溫相同幅度的概率達(dá)到50%。中期北方和南方增溫超過1.50C的概率分別為80%和50%。到了末期,北方(南方)有80%(50%)的可能性增溫超過2 ℃；中國21世紀(jì)冬...

【文章頁數(shù)】：73 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究目的和意義
    1.2 國內(nèi)外研究進(jìn)展
        1.2.1 全球氣候模式的評(píng)估研究
        1.2.2 多模式集合方案的研究
        1.2.3 未來氣候變化的預(yù)估研究
        1.2.4 未來氣候變化的不確定性研究
        1.2.5 基于貝葉斯模型平均的概率預(yù)估研究
    1.3 本文主要研究內(nèi)容
第二章 資料和方法
    2.1 資料簡介
        2.1.1 模式資料
        2.1.2 觀測(cè)資料
    2.2 貝葉斯模型平均方法
        2.2.1 氣溫的建模
        2.2.2 降水的建模
    2.3 參數(shù)估計(jì)
        2.3.1 極大似然估計(jì)及期望最大化算法
        2.3.2 牛頓-辛普森迭代
    2.4 BMA模擬結(jié)果的檢驗(yàn)指標(biāo)
        2.4.1 均方根誤差
        2.4.2 平相關(guān)系數(shù)
    2.5 預(yù)估方法
    2.6 不確定性指標(biāo)
第三章 中國未來溫度變化及概率預(yù)估
    3.1 BMA溫度模型的建立及其模擬效果
        3.1.1 最優(yōu)訓(xùn)練期的確定
        3.1.2 模式權(quán)重及有效模式數(shù)的比較
        3.1.3 模擬效果評(píng)估
    3.2 21 世紀(jì)未來溫度變化的概率預(yù)估
        3.2.1 區(qū)域平均溫度的概率預(yù)估
        3.2.2 未來溫度變化的空間分布
        3.2.3 未來溫度變化的概率預(yù)估
    3.3 本章小結(jié)
第四章 中國未來降水變化及概率預(yù)估
    4.1 BMA降水模型的建立及其模擬效果
        4.1.1 最優(yōu)訓(xùn)練期的確定
        4.1.2 模式權(quán)重及有效模式數(shù)的比較
        4.1.3 模擬效果評(píng)估
    4.2 21世紀(jì)未來降水變化的概率預(yù)估
        4.2.1 區(qū)域平均降水的概率預(yù)估
        4.2.2 未來降水變化的空間分布
        4.2.3 未來降水變化的概率預(yù)估
    4.3 本章小結(jié)
第五章 中國未來氣候變化的不確定性分析
    5.1 預(yù)估的不確定性分析
    5.2 基于信噪比的可信度討論
    5.3 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 結(jié)論
    6.2 討論與展望
參考文獻(xiàn)
致謝
個(gè)人簡介



本文編號(hào)：3745542