日最高温度统计降尺度方法的比较研究_徐振亚
《2024年气象资料的统计降尺度方法综述》范文
《气象资料的统计降尺度方法综述》篇一一、引言随着全球气候变化日益显著，气象资料的重要性愈发凸显。
统计降尺度方法作为气象学领域的一种重要技术手段，在气候模式模拟、气象预报、灾害预警等方面具有广泛的应用。
本文旨在综述气象资料的统计降尺度方法，为相关研究提供参考。
二、统计降尺度方法概述统计降尺度方法是一种基于大尺度气象资料与小尺度气象要素之间统计关系的技术手段，通过分析大尺度气象场与小尺度气象要素之间的关联性，实现从大尺度资料到小尺度气象要素的预测和推算。
该方法主要包括以下几种类型：1. 回归分析方法：利用历史气象数据，建立大尺度气象场与小尺度气象要素之间的回归模型，实现降尺度预测。
2. 插值方法：根据已知的观测点数据，采用空间插值方法推算未知区域的气象要素值。
常见的插值方法包括克里金插值法、反距离加权法等。
3. 模式模拟与降尺度相结合的方法：通过将大尺度的气候模式输出与局部尺度的地理、生态等信息相结合，建立更精确的降尺度模型。
三、各类统计降尺度方法的比较分析各类统计降尺度方法在应用中各有优劣。
回归分析方法适用于具有明显线性关系的变量之间，但需要大量的历史数据支持；插值方法简单易行，但需要考虑空间异质性和地形因素的影响；模式模拟与降尺度相结合的方法可以更好地考虑多种影响因素，但模型构建相对复杂。
在实际应用中，应根据具体需求和资料条件选择合适的降尺度方法。
四、统计降尺度方法的应用领域统计降尺度方法在气象学领域的应用十分广泛，主要包括以下几个方面：1. 气候模式模拟：通过建立大尺度的气候模式与小尺度的地理、生态等信息之间的联系，实现气候模式的精细化和区域化。
2. 气象预报和灾害预警：利用统计降尺度方法对大尺度的气象信息进行预测和推算，为气象预报和灾害预警提供支持。
3. 农业、林业等领域的决策支持：通过分析气象要素与农作物、森林等的关系，为农业、林业等领域的决策提供科学依据。
五、未来发展趋势及展望随着大数据、人工智能等技术的发展，未来的统计降尺度方法将更加精细化和智能化。
气象资料的统计降尺度方法综述
气象资料的统计降尺度方法综述气象资料的统计降尺度方法综述摘要：随着气候变化对人类社会的影响日益凸显，气象资料的统计降尺度方法成为研究气候变化及其对区域尺度的影响的重要手段。
本文对当前气象资料的统计降尺度方法进行综述，包括经验降尺度方法、物理降尺度方法和混合降尺度方法等。
通过总结不同方法的原理、优缺点以及适用范围，为气候变化研究提供参考和指导。
1. 引言气候变化对人类社会的影响越来越显著，对气候变化的认识和预测对于制定相应的应对策略具有重要意义。
气象资料的统计降尺度方法是研究气候变化及其对区域尺度影响的一种重要手段。
本文对当前气象资料的统计降尺度方法进行综述，旨在为进一步研究提供理论基础和方法参考。
2. 经验降尺度方法经验降尺度方法是基于统计方法和经验关系，将大气环境变量从大尺度转换为小尺度。
常用的经验降尺度方法包括回归法、聚类分析法和模式嵌套法等。
回归法通过建立观测站点与大尺度因子的统计回归关系，估算小尺度的气象变量。
聚类分析法通过将观测数据按照相似性进行分类，然后在每个类别内进行小尺度气象参数估计。
模式嵌套法则是通过建立大气环境场景的多层次模式，将大尺度模拟结果转换为小尺度结果。
3. 物理降尺度方法物理降尺度方法是基于数学和物理原理，通过模拟大尺度动力过程来推导小尺度气象参数。
常用的物理降尺度方法包括数值天气预报模式（NWP）和区域气候模式（RCM）。
NWP方法通过运用数值模型对大气运动方程进行离散、近似和求解，再用模型结果进行统计降尺度。
RCM方法在NWP模型基础上进一步发展，通过提高空间分辨率和模式参数化方案，增强对小尺度气象变量模拟能力。
4. 混合降尺度方法混合降尺度方法是结合经验降尺度和物理降尺度方法的综合应用。
一方面，利用经验降尺度方法的优势可以提取大尺度环境因子与小尺度气象变量之间的统计关系；另一方面，结合物理降尺度方法的能力可以模拟大尺度环境场景并将其转换为小尺度参数。
5. 方法评估统计降尺度方法的评估主要包括定量评估和定性评估两种方法。
气象资料的统计降尺度方法综述
气象资料的统计降尺度方法综述一、本文概述随着全球气候变化研究的不断深入，气象数据的获取和精度要求也在逐步提高。
降尺度方法作为将大尺度气候模型输出转化为小尺度高分辨率气象数据的重要工具，其研究和应用越来越受到重视。
本文旨在对气象资料的统计降尺度方法进行全面的综述，探讨其基本原理、方法分类、应用实例以及存在的挑战和未来的发展趋势。
本文将介绍降尺度方法的基本概念和原理，阐述其在气候变化研究、区域气象预测和气象事件模拟等领域的应用价值。
接着，文章将按照统计降尺度方法的分类，详细介绍各种方法的原理、优缺点以及适用范围。
这些方法包括但不限于线性回归、主成分分析、神经网络、随机森林等。
随后，本文将通过具体的应用实例，展示统计降尺度方法在气象数据降尺度处理中的实际效果，并分析其在实际应用中的优缺点。
文章还将讨论当前统计降尺度方法面临的挑战，如模型泛化能力、计算效率、数据同化等问题，并对未来的研究方向和发展趋势进行展望。
通过本文的综述，读者可以对气象资料的统计降尺度方法有更加深入和全面的了解，为其在气象学、环境科学、气候变化研究等领域的进一步应用提供理论支持和实践指导。
二、气象降尺度方法概述气象降尺度方法是一种将大尺度气候模型输出转化为更小尺度、更高分辨率的气候数据的技术。
这种方法在气候变化研究、区域气候模拟、气象事件预测以及环境影响评估等领域具有广泛的应用。
降尺度方法主要基于大气、海洋、陆地表面等复杂系统的物理过程和相互作用，通过数学和统计模型，将大尺度气候模型的结果转化为更小尺度的气候信息。
降尺度方法主要分为动力降尺度（Dynamic Downscaling）和统计降尺度（Statistical Downscaling）两种类型。
动力降尺度通过构建高分辨率的区域气候模型，直接模拟小尺度气候系统的动态过程。
这种方法能够更准确地模拟小尺度气候系统的复杂性和不确定性，但计算量大，需要高性能计算机资源。
统计降尺度则主要利用大尺度气候模型输出与小尺度气候观测数据之间的统计关系，建立统计模型进行降尺度处理。
《2024年气象资料的统计降尺度方法综述》范文
《气象资料的统计降尺度方法综述》篇一一、引言随着全球气候变化的影响日益显著，气象资料的准确性和精细度对于气象预测、气候变化研究、农业、水资源管理等领域的重要性愈发凸显。
统计降尺度方法作为将大尺度气象资料降尺度至更小空间尺度的技术手段，得到了广泛的关注和深入研究。
本文将对气象资料的统计降尺度方法进行综述，分析其研究进展和应用前景。
二、统计降尺度方法概述统计降尺度方法是一种基于统计学原理的气象资料处理方法，其核心思想是通过建立大尺度气象变量与小尺度气象变量之间的统计关系，将大尺度的气象资料转换为小尺度的气象资料。
具体方法包括基于插值的方法、基于多元回归分析的方法和基于机器学习的方法等。
三、插值方法插值方法是利用已知点的气象数据预测未知点的方法，主要包括空间插值和时间插值。
空间插值常用于将大尺度的气象数据插值到更小的空间尺度上，如利用三维空间插值法、克里金插值法等。
时间插值则是将某一时刻的气象数据根据气候统计特征推算出其他时刻的数据，如使用二次曲线法或拉格朗日插值法等。
四、多元回归分析方法多元回归分析方法通过分析大尺度气象变量与小尺度气象变量之间的关系，建立数学模型，将大尺度的气象资料通过模型转换得到小尺度的气象资料。
该方法主要涉及变量的选择和模型的建立。
选择适当的变量对降尺度效果至关重要，模型建立的准确度直接影响着降尺度的精度。
常用的多元回归分析方法包括逐步回归分析、主成分回归分析等。
五、机器学习方法随着人工智能技术的快速发展，机器学习方法在气象资料的统计降尺度中得到了广泛应用。
该方法通过构建大量的模型参数，学习大尺度气象变量与小尺度气象变量之间的复杂关系，从而实现更准确的降尺度。
常见的机器学习方法包括神经网络、支持向量机等。
其中，神经网络因其强大的学习能力和较高的预测精度，在气象资料降尺度领域具有广阔的应用前景。
六、应用领域与展望统计降尺度方法在气象预测、气候变化研究、农业、水资源管理等领域具有广泛的应用价值。
统计降尺度法对华北地区未来区域气温变化情景的预估
第31卷第5期2007年9月大 气 科 学Chinese Jo urnal of A tmospheric SciencesV o l 31 N o 5Sept 2007收稿日期 2006 02 22收到,2006 05 22收到修改稿资助项目 国家重点基础研究发展规划项目2006CB400500,中国科学院海外杰出学者基金项目2001 2 10,中国气象局气候变化专项项目CC SF2006 6 1,瑞典S TINT 基金会和S ida 资助项目作者简介 范丽军,女,1976年出生,博士,主要从事统计降尺度法的应用研究。
E m ail:fan lj@统计降尺度法对华北地区未来区域气温变化情景的预估范丽军1,4 符淙斌1,4 陈德亮2,31中国科学院大气物理研究所东亚区域气候 环境重点实验室,北京 1000292Earth S cien ces Centre,G teborg University,40530G teborg,Sw eden 3中国气象局国家气候中心气候研究开放实验室,北京 1000814兰州大学大气科学学院,甘肃 730000摘 要 迄今为止,大部分海气耦合气候模式(A OG CM )的空间分辨率还较低,很难对区域尺度的气候变化情景做合理的预测。
降尺度法已广泛用于弥补A OG CM 在这方面的不足。
作者采用统计降尺度方法对1月和7月华北地区49个气象观测站的未来月平均温度变化情景进行预估。
采用的统计降尺度方法是主分量分析与逐步回归分析相结合的多元线性回归模型。
首先,采用1961~2000年的N CEP 再分析资料和49个台站的观测资料建立月平均温度的统计降尺度模型,然后把建立的统计降尺度模型应用于H adCM 3SR ES A2和B2两种排放情景,从而生成各个台站1950~2099年1月份和7月份温度变化情景。
结果表明:在当前气候条件下,无论1月还是7月,统计降尺度方法模拟的温度与观测的温度有很好的一致性,而且在大多数台站,统计降尺度模拟气温与观测值相比略微偏低。
统计降尺度方法研究进展综述
统计降尺度方法研究进展综述统计降尺度方法研究进展综述引言：随着大数据时代的到来，数据规模的快速增长给统计分析和计算带来了新的挑战。
面对高维数据，传统的统计方法往往受到维数灾难的限制，尤其在特征选择、模型建立和预测等方面存在困难。
为了解决这一问题，降尺度方法被提出并逐渐广泛应用。
本文旨在对统计降尺度方法的研究进展进行综述。
一、降尺度方法的基本概念和分类降尺度方法是指通过降低数据的维度，从而减少数据规模和复杂性，提高统计分析和计算效率的方法。
降尺度方法可以根据降维的方式和目标进行分类。
1.1 降维方式降维方式可以分为线性降维和非线性降维。
线性降维方法主要通过线性变换将高维数据映射到低维空间，常用的方法有主成分分析（PCA）、因子分析和线性判别分析（LDA）等。
非线性降维方法则通过非线性映射将高维数据映射到低维空间，例如核主成分分析（KPCA）和局部线性嵌入（LLE）等。
1.2 降维目标根据降维的目标，可以将降维方法分为投影和流形。
投影方法主要通过将高维数据映射到低维子空间来实现数据降维，例如PCA和LDA等。
流形方法则认为高维数据可能分布在一个低维流形上，因此通过构建这个流形来降维，例如LLE和等距映射（Isomap）等。
二、经典降尺度方法研究综述2.1 主成分分析主成分分析（PCA）是一种常用的线性降维方法。
它通过寻找数据的主要方向，将原始数据映射到这些方向上，并且保持数据的最大方差。
PCA的主要思想是将高维数据映射到低维空间，以捕捉数据中的主要信息。
PCA在多个领域中得到广泛应用，如图像处理、模式识别和信号处理等。
2.2 线性判别分析线性判别分析（LDA）是一种常用的线性降维方法，也是一种监督降维方法。
LDA的目标是将数据投影到低维空间，以最大限度地增加类别间的差异性，同时最小限度地增加类别内的差异性。
LDA在模式识别和生物信息学等领域有广泛的应用。
2.3 非线性降维方法除了线性降维方法外，非线性降维方法也得到了广泛的研究和应用。
《2024年气象资料的统计降尺度方法综述》范文
《气象资料的统计降尺度方法综述》篇一一、引言随着全球气候变化和人类对气象信息需求的日益增长，气象资料的准确性和精细度成为了重要的研究课题。
统计降尺度方法作为提高气象资料空间分辨率和时间分辨率的重要手段，得到了广泛的应用和深入的研究。
本文旨在综述气象资料的统计降尺度方法，为相关研究提供参考。
二、气象资料统计降尺度的基本概念统计降尺度方法是一种将大尺度气象资料降尺度至小尺度的技术手段。
其基本原理是通过建立大尺度气象要素与小尺度气象要素之间的统计关系，利用大尺度资料推算小尺度资料，从而提高气象资料的精细度和准确性。
统计降尺度方法在气象学、气候学、农业气象学等领域具有广泛的应用。
三、气象资料统计降尺度的常用方法1. 多元回归分析多元回归分析是一种常用的统计降尺度方法。
该方法通过建立大尺度气象要素与小尺度气象要素之间的多元线性回归模型，利用回归系数推算小尺度资料。
多元回归分析具有较高的预测精度和较好的解释性，但需要较多的样本数据和较强的统计学知识。
2. 人工神经网络人工神经网络是一种模拟人脑神经元结构的计算模型，具有强大的学习和自适应能力。
在气象资料的统计降尺度中，人工神经网络可以通过学习大尺度气象要素与小尺度气象要素之间的非线性关系，推算小尺度资料。
人工神经网络具有较高的预测精度和鲁棒性，但需要大量的训练数据和计算资源。
3. 空间插值法空间插值法是一种基于空间位置信息推算未知点气象资料的方法。
在统计降尺度中，空间插值法可以通过已知点的气象资料和空间位置信息，推算未知点的气象资料。
常见的空间插值法包括反距离加权法、克里金插值法等。
空间插值法具有简单易行、计算量小的优点，但需要考虑空间异质性和地形因素的影响。
四、气象资料统计降尺度的应用领域气象资料的统计降尺度方法在多个领域得到了广泛的应用。
在农业领域，统计降尺度方法可以帮助农民准确预测农作物生长环境和产量，提高农业生产效益。
在气候变化领域，统计降尺度方法可以推算未来气候变化的趋势和影响，为应对气候变化提供科学依据。
气候影响评价中统计降尺度若干问题的探讨
气候影响评价中统计降尺度若干问题的探讨气候影响评价中统计降尺度若干问题的探讨一、引言气候变化对人类社会和自然生态系统产生了广泛而深远的影响，因此对气候影响的评价工作显得尤为重要。
在气候影响评价中，尺度问题一直是一个关键议题。
由于气候系统的分布特征和复杂性，准确评估气候影响的尺度是一项具有挑战性的任务。
本文旨在探讨统计降尺度方法在气候影响评价中面临的若干问题，以及对这些问题进行解决的可能思路。
二、降尺度方法概述降尺度是指将高分辨率气候数据转化为地面观测点上的低分辨率数据。
降尺度方法主要分为两类：物理降尺度和统计降尺度。
物理降尺度方法是利用计算机模型将大气运动方程和热力学方程等进行数值模拟，然后通过模型输出数据进行降尺度。
而统计降尺度方法是通过数学统计方法分析高分辨率和低分辨率数据之间的关系，通过建立统计模型来实现降尺度。
三、统计降尺度方法的问题与挑战1. 数据不确定性：由于气候系统的复杂性和不确定性，降尺度结果存在一定的误差。
这是由于模型的参数设置、观测数据的缺失、对统计关系的假设等原因导致的。
如何减小降尺度结果的不确定性是目前需要解决的重要问题之一。
2. 空间非均匀性问题：气候系统在空间上的分布不均匀性是评估气候影响的一个重要问题。
降尺度方法需要将高分辨率数据转化为观测点的低分辨率数据，而观测点如何选取，以及如何准确估算观测点上的气候变量，仍然是一个具有挑战性的问题。
3. 时间不连续性问题：气候系统的变化具有时间关联性，而统计降尺度方法在分析时候要求数据是独立同分布的。
尽管可以利用时间序列分析方法来考虑时间关联性，但如何恰当地建立时间序列模型仍然是一个亟需解决的问题。
4. 缺乏可靠的验证方法：统计降尺度方法需要依赖观测数据对降尺度结果进行验证。
然而，由于观测数据的有限性和分布不均匀性，以及对观测数据的误差估计等问题，缺乏可靠的验证方法是一个困扰统计降尺度方法发展的重要问题。
四、解决问题的思路与方法1. 集成多模型方法：可以通过集成多个模型的降尺度结果，以减小降尺度结果的不确定性。
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4期
徐振亚，等： 日最高温度统计降尺度方法的比较研究
397
将影响到插值结果； 而且，单纯的插值技术是不能有
效地从模式的大尺度格点数据降尺度到所需站点上
的。因而提出了优选格点回归方法，该方法是通过
优选相邻格点从而建立台站数据与模式的大尺度格
点数据之间的回归关系来实现降尺度的。
该方法包括以下技术步骤：
396
气象科学
32 卷
力降尺度采用区域模式或者有限域模拟嵌套预报， 这种方法需要较好的资源以及计算机条件，通过嵌 套的区域模拟可以获得较高分辨率的局地气候变 量，从而达到时间和空间上的降尺度。而统计降尺 度方法则相对简单，利用多年的观测资料建立大尺 度气候状况（ 如大气环流） 和区域气候要素之间的 统计关系，并用独立的观测资料检验这种关系，最后 再把这种关系应用于 GCM 输出的大尺度气候信息 从而得到区域的气候信息。
图 2 为相邻格点选取示意图
（ 2） 优选相邻格点
经反复试验，确定优选相邻格点原则如下： （ 1）
根据基站与相邻格点之间的逐日要素（ 本文为日最
高温度） 序列相关性由高到低的顺序进行优选； （ 2）
确保有一定数量的相邻格点入选，且按照入选数量
多选优先（ 后面有进一步解释） 的原则进行； （ 3） 入
用 1960—2004 年 NCEP 再分析 2 m 逐日最高温度
资料用于降尺度分析，网格为 T62 高斯格点，全球
192 × 94 个格点，最粗分辨率为 210 km。
1. 2 两种方法
1. 2. 1 双线性插值（ Bilinear Interpolation，BI）
图 1 是双线性插值示意图，点 P（ x，y） 是要插值
的点，已 知 Q11 （ x1 ，y1 ） 、Q12 （ x1 ，y2 ） 、Q21 （ x2 ，y1 ） 、
Q22 （ x2 ，y2 ） 四个点的 值 F （ Q11 ） 、F （ Q12 ） 、F （ Q21 ） 、
F（ Q22 ） 。首先在 x 方向进行线性插值，得到
F（ R1）
≈
x2 x2
－ －
Vol． 32，No． 4 Aug． ，2012
日最高温度统计降尺度方法的比较研究
徐振亚1，2 任福民2 杨修群1 曹经福2，3
（ 1 南京大学大气科学学院，Fra bibliotek京 210093； 2 国家气候中心，北京 100081； 3 南京信息工程大学，南京 210044）
摘要 针对日最高温度的降尺度问题，发展了一种统计降尺度的新方法———优选格点回归法
（ 1） 确定相邻格点
为了便于描述，首先给出几个概念： 基站定义为
需要降尺度的台站； 格点定义为大尺度资料所对应
的网格点。在此基础上，某一基站的相邻格点可定
义为与该基站相距不超过指定距离的格点。为了确
保每个基站都有一定数量的相邻格点数，可以将指
定距离 D 与大尺度资料所对应的网格分辨率挂钩，
其数学定义如下
所进行的改进尝试，并由此提出了一种新的统计降 尺度方法———优选格点回归（ Optimal Points Regression，OPR） 方法。
1 资料与方法介绍
1. 1 资料
观测资料来自国家气象信息中心提供的中国均
一性历史气温数据集，为 1960—2004 年 1 月和 7 月
山东 14 站以及云南 21 站的逐日最高温度资料。采
文献标识码： A
A comparison study on statistical downscaling methods in daily maximum temperatures
XU Zhenya1，2 REN Fumin2 YANG Xiuqun1 CAO Jingfu2，3
（ 1 School of Atmospheric Sciences，Nanjing University，Nanjing 210093，China； 2 National Climate Center，China Meteorological Administration，Beijing 100081，China
可见，对于逐日温度的统计降尺度，前人的研究 主要是利用某类统计学方法针对较小区域的，这对 于大范围的降尺度问题，计算较为繁琐； 而 SDSM 方 法主要是针对一段时间内服从于某一分布特征的要 素的随机再现，而对于某日气温之具体降尺度问题， 则不是一个合适的方法。因此，能否发展一种简洁 而有效的降尺度方法就显得十分重要。插值方法无 疑是最简单的降尺度方法，国外学者也应用不同的 插值方法进行了一些降尺度研究［13-14］，但由于它将 所有相邻信息毫无区别地完全同等对待，使其难以 成为一个十分有效的降尺度方法。因此，一个很自 然的问题是我们能否针对上述问题改进插值方法， 使其不仅简洁，而更加有效呢？ 本文正是在这方面
第 32 卷 第 4 期 2012 年 8 月
气象科学 Journal of the Meteorological Sciences
徐振亚，任福民，杨修群，等． 日最高温度统计降尺度方法的比较研究． 气象科学，2012，32（ 4） ： 395-402． XU Zhenya，REN Fumin，YANG Xiuqun，et al． A comparison study on statistical downscaling methods in daily maximum temperatures． Journal of the Meteorological Sciences，2012，32（ 4） ： 395-402．
（ OPR） 。利用该方法与双线性插值法（ BI） 对平原（ 山东） 和高原（ 云南） 的日最高温度进行降尺度
对比分析，结果表明： 无论对于平原（ 山东） 还是高原（ 云南） 地区以及夏季（ 7 月） 还是冬季（ 1 月） ，
OPR 方法都明显优于 BI 方法，特别是从高原地区的均方根误差来看，降尺度效果优势更加明显。
法将 GCM 信息转化为区域尺度的地面信息非常必 要。目前常用的降尺度方法主要有两种： 一种是动 力降尺度方法，另一种是统计降尺度方 法［1-3］。动
收稿日期（ Received） ： 2011-12-12； 修改稿日期（ Revised） ： 2012-04-19 基金项目： 全球变化研究国家重大科学研究计划资助项目（ 2010CB950501） ； 国家自然科学基金资助项目（ 41175075） 通讯作者（ Corresponding author） ： 任福民（ REN Fumin） ． fmren@ 163． com
进一步对 OPR 方法降尺度过程中所做的方差放大对比分析显示，方差放大后对日最高温度的降尺
度效果不但没有改进，在某些方面如均方根误差和极端误差等还有变差的表现。
关键词 日最高温度； 统计降尺度； 双线性插值； 优选格点回归； 比较研究
分类号： P434. 4
doi： 10. 3969 /2012jms． 0091
Key words Daily maximum temperatures； Statistical downscaling； Bilinear interpolation； Optimal point regression； Comparative study
引言
为了提高区域气候的模拟精度，通过降尺度方
d ≤ D， D = 2R ．
（ 4）
其中 d 为格点与该基站之间的距离，R 为大尺度资
料所对应的网格分辨率，两者的单位均为 km。当网
格分辨率在不同方向上（ 如经纬度方向） 不一致时，
通常取大值者（ 本文最粗分辨率为 210 km，故 D 设
置为 420 km） 。不难理解，上述取法所得到的相邻
格点数一般大于 10。
而在逐日温度的降尺度方面，Huth 用典型相关 分析，主分量分析、奇异值分解和多元线性回归方法 模拟中欧地区日平均温度［10］。Paulin Coulibaly 在 研究加拿大东南部逐日极端气温时比较了 Genetic Programming（ GP） 和 SDSM 方法［11］。GP 方法是基 于建立大尺度因子与模拟值的联系这样一种思想， 但是与传统方法不一样的是，GP 方法建立模型时并 未确定模型的形式，而是通过反复试验迭代计算得 到最终模型。该方法的好处在于模型更加精确，但 是相应 的，反 复 试 验 导 致 计 算 量 比 较 大。曾 晓 青 等［12］在研究青海省日最高最低温度时，比较了单隐 层神经网格和多元回归这两种方法。
x x1
F（
Q11 ）
+
x x2
－ －
x1 x1
F（
Q21 ）
，R1
= （ x，y1） ，
（ 1）
F（ R2）
≈
x2 x2
－ －
x x1
F（
Q12 ）
+
x x2
－ －
x1 x1
F（
Q22 ）
，R2
= （ x，y2） ．
（ 2）
然后 y 方向进行线性插值，得到
F（ P）
≈
y2 y2
－ －
y y1 F（
对于温度的统计降尺度，这些年来，国内外已做 了许 多 研 究。 Kostopoulou，et al［4］ 用 ANN，MLR， CCA 三种统计降尺度方法模拟了年尺度上的希腊 最高最低温度。刘兆飞等［5-6］利用统计降尺度模型 SDSM （ Statistical Downscaling Model） 对塔里木河流 域渭河流域未来年和月最高气温和最低气温进行分 析。王山旗等［7］也利用 SDSM 在季节尺度上对江苏 地区最高，最低气温进行了模拟。范丽军等［8-9］利用 主分量分析，EOF 与逐步回归分析相结合的多元线性 回归模型，对华北华东的月平均温度进行了研究。