统计降尺度方法和Delta方法建立黄河源区气候情景的比较 …
《2024年统计降尺度法对未来区域气候变化情景预估的研究进展》范文
《统计降尺度法对未来区域气候变化情景预估的研究进展》篇一一、引言随着全球气候变化的加剧，区域气候变化研究显得尤为重要。
作为气候模型的重要应用，降尺度技术为全球至区域的气候变化预估提供了重要依据。
其中，统计降尺度法因其在预测空间变化模式方面的优势而备受关注。
本文将针对统计降尺度法在区域气候变化情景预估中的研究进展进行探讨。
二、统计降尺度法概述统计降尺度法是通过利用气候模型的大尺度预测数据与小尺度的实测数据，构建相关关系模型，以预测小尺度空间的气候变化情景。
这种方法通过利用历史数据，结合统计方法，对大尺度的气候模型输出进行修正和细化，从而得到更为精确的区域气候变化预测。
三、研究进展1. 模型优化与改进近年来，统计降尺度法在模型优化与改进方面取得了显著进展。
研究者们通过引入新的统计方法、优化模型参数等方式，提高了模型的预测精度和可靠性。
例如，基于机器学习和人工智能的降尺度模型，能够更好地捕捉气候变化的非线性特征和空间变化模式。
2. 区域适应性研究不同区域的地理、气候、生态等条件存在差异，因此统计降尺度法的应用需要针对不同区域进行适应性研究。
近年来，研究者们针对不同区域的气候特点，对统计降尺度法进行了适应性调整和优化，提高了预测的准确性和可靠性。
3. 未来气候变化情景预估利用统计降尺度法，研究者们对未来区域气候变化情景进行了预估。
通过对大尺度的气候模型输出进行修正和细化，结合统计方法和机器学习算法，预测了未来区域气候变化的空间变化模式和时间趋势。
这些研究结果为制定适应气候变化政策和措施提供了重要依据。
四、研究展望尽管统计降尺度法在区域气候变化预估中取得了显著进展，但仍存在一些挑战和问题需要进一步研究。
首先，如何进一步提高模型的预测精度和可靠性是当前研究的重点。
其次，需要加强对不同区域的适应性研究，以更好地满足不同区域的气候变化预测需求。
此外，还需要结合其他方法和技术手段，如动力学降尺度法和地球系统模型等，以更好地捕捉气候变化的复杂性和不确定性。
《2024年统计降尺度法对未来区域气候变化情景预估的研究进展》范文
《统计降尺度法对未来区域气候变化情景预估的研究进展》篇一一、引言气候变化已经成为全球范围内的热点问题，随着科技的不断进步和研究的深入，我们对于未来区域气候变化的预测也愈加准确。
统计降尺度法作为预测区域气候变化的重要手段之一，其研究进展对于提高气候变化预测的精度和准确性具有重要意义。
本文旨在探讨统计降尺度法在区域气候变化情景预估方面的研究进展，以期为相关研究提供参考。
二、统计降尺度法概述统计降尺度法是一种将全球气候模型输出的气候变化信息转化为区域尺度的气候预测信息的方法。
该方法通过建立统计关系，将大尺度的气候变量与小尺度的气候变量进行关联，进而实现从全球尺度到区域尺度的转换。
统计降尺度法具有较高的灵活性和可操作性，被广泛应用于气候变化情景预估、气候适应性评估等方面。
三、研究进展1. 数据来源与处理随着观测技术和模拟技术的发展，统计降尺度法所依赖的数据源越来越丰富。
研究者们开始使用更精细的全球气候模型输出数据、遥感数据、地面观测数据等，以提高预测的精度和准确性。
同时，数据处理技术也不断更新，如机器学习、人工智能等技术的应用，使得数据处理更加高效和准确。
2. 方法创新与优化在统计降尺度法的研究中，研究者们不断探索新的方法和优化现有方法。
例如，通过引入更多的气象要素、地形因素、土地利用等因素，建立更加复杂的统计模型，以提高预测的精度和可靠性。
此外，研究者们还尝试将多种降尺度方法进行集成，以充分利用各种方法的优点，提高预测的准确性和稳定性。
3. 区域气候变化情景预估统计降尺度法在区域气候变化情景预估方面的应用取得了显著的成果。
研究者们利用统计降尺度法对未来区域气候变化的趋势、变化幅度、变化频率等进行预测，为气候适应性规划和应对气候变化提供了重要的科学依据。
同时，统计降尺度法还可以用于评估气候变化对农业、水资源、生态环境等方面的影响，为相关领域的可持续发展提供支持。
四、挑战与展望尽管统计降尺度法在区域气候变化情景预估方面取得了显著的进展，但仍面临一些挑战。
黄河源区径流量与区域气候变化的多时间尺度相关_孙卫国
地理学报ACTA GEOGRAPHICA SINICA 第64卷第1期2009年1月Vol.64,No.1Jan.,2009黄河源区径流量与区域气候变化的多时间尺度相关孙卫国1,程炳岩2,李荣3(1.南京信息工程大学应用气象学院，南京210044；2.重庆市气候中心，重庆401147；3.郑州市气象局，郑州450005)摘要：采用交叉小波变换方法，分析了黄河源区实测径流量与区域降水量、蒸发量以及最高、最低气温之间的时频域统计特征，讨论了黄河源区径流与区域气候变化之间的多时间尺度相关。
结果表明，黄河源区径流和区域气候变化具有多时间尺度结构，两者都存在准2a 、4a 、6~8a 、12~14a 和20a 以上尺度的显著变化周期，不同尺度周期振荡能量的强弱和时域分布的位相差异是两者相关不稳定和存在时延相关的重要原因。
径流与区域降水量之间正相关振荡的凝聚性最强，区域降水量对径流变化起主控作用，前期降水异常对后期径流变化具有持续性影响。
径流变化与区域蒸发量存在显著负相关振荡，年际尺度相关存在不稳定和时延现象。
年代际尺度上径流与最高气温的负相关比其与最低气温的正相关凝聚性更强，最高气温升高对增大流域蒸发量导致径流补给的减少作用大于最低气温升高引起冰雪融水补给的增大作用；两者年际尺度相关不稳定，径流对气温变化的响应时间不同。
分析认为，区域降水量是黄河源区径流变化的主导因子，最高气温是重要因子；在区域降水量逐年减小的背景下，气温升高进一步加剧了径流量的减小。
区域蒸发量和最低气温变化对径流量也有不同程度的影响，气候因子的综合作用是黄河源区径流变化的根本原因。
关键词：黄河源区；河川径流；气候变化；交叉小波1引言20世纪90年代以来，黄河源区径流量持续减少[1]；不仅影响沿黄地区的农业灌溉，而且导致黄河源区的生态环境严重退化[2]。
径流是气候与下垫面综合作用的产物，气候变化是径流减少的主要原因[3]，土地利用、植被破坏、冻土融化、地下水位下降等自然和人为因素对径流变化都有不同程度的影响[4,5]。
CMIP6_模式对黄河水源涵养区降水和气温模拟能力的评估
第 6 期水 利 水 运 工 程 学 报No. 6 2023 年 12 月HYDRO-SCIENCE AND ENGINEERING Dec. 2023 DOI:10.12170/20230215001吴金雨，鞠琴，刘小妮，等. CMIP6模式对黄河水源涵养区降水和气温模拟能力的评估[J]. 水利水运工程学报，2023（6）：1-12.（WU Jinyu, JU Qin, LIU Xiaoni, et al. Assessment of precipitation and temperature in the water conservation region of the Yellow River Basin using CMIP6 models[J]. Hydro-Science and Engineering, 2023（6）: 1-12. （in Chinese））CMIP6模式对黄河水源涵养区降水和气温模拟能力的评估吴金雨1, 2，鞠琴1, 2，刘小妮1, 2，连子旭1, 2，张译尹1, 2，段远强1, 2(1. 河海大学水灾害防御全国重点实验室，江苏南京 210098； 2. 长江保护与绿色发展研究院，江苏南京210098)摘要: 黄河流域水源涵养区是国家重要的生态屏障，评估全球气候模式对黄河流域水源涵养区降水和气温的模拟能力至关重要。
基于国际耦合模式比较计划第六阶段（CMIP6）的20个全球气候模式，采用相对误差、相关系数、确定性系数和泰勒图等评估指标，对黄河流域水源涵养区1985—2014年降水和气温的模拟能力进行综合评估，并对优选出的模式进行空间分析。
结果表明：绝大多数气候模式对气温的模拟效果优于降水，气温的相关系数高达0.95以上；而对降水的模拟普遍存在高估现象，确定性系数偏低。
在对黄河流域水源涵养区分区研究中发现，大部分模式对3个区域（黄河源区、唐乃亥-兰州以上流域和渭河-伊洛河流域）的模拟精度都有待进一步提高，不同气候模式在不同分区上的模拟能力有差异，总体上，20个模式在黄河源区模拟的降水和气温效果最好，唐乃亥-兰州以上流域次之，渭河-伊洛河流域最差。
“黄河流域气候变化情景研究-快速评估”项目成果简介
“黄河流域气候变化情景研究-快速评估”项目成果简介由北京大学城市与环境学院陈效逑教授和黄河水文水资源科学研究院王玲研究员的研究团队共同承担的“黄河流域气候变化情景研究-快速评估”项目，经过一年的研究探索，取得了一系列研究成果。
气候、水文和社会经济系统的历史数据和未来预测数据分析表明，黄河流域水资源十分脆弱，受到气候变化和社会经济发展的影响显著，流域水平衡的变化将在很大程度上影响流域管理的对策和生态系统的功能。
历史数据统计分析显示：（1）在1961-2005年期间，黄河流域年平均气温的上升速率达到0.3℃/10a，其中，以内流区气温上升最快，各季节升温速率以冬季最快，秋季最慢。
年降水量呈不显著减少的趋势，仅龙门至三门峡区间呈显著减少的趋势（-21.9mm/10a）。
年水面蒸发量的降低速率为35mm/10a，以三门峡至花园口区域的降低速率最快（-91.7mm/10a）。
（2）在1956-2008年期间，黄河流域多年平均天然径流量为582.2亿m3，1990年代和2000年以来明显下降，降幅分别为-11.7%和-13.6%，尤以河口镇-龙门区间最为突出，降雨量变化是影响河川天然径流量的主要因素。
（3）在1953-1980年期间，黄河流域人口年平均增长率为26.1‰，之后降至12.5‰；在1980-2007年期间，黄河流域GDP年均增长率达11.0%。
随着社会经济的发展，黄河流域用水量呈逐步上升的趋势，1962-1989年的年平均增长率为4.9%，1990年代以来保持基本稳定。
未来气候变化和社会经济发展情景下的预测表明：（1）与1961-1990年相比，在气候变化B2情景下，2050年黄河流域年平均气温的增幅将普遍达到2.2℃以上；大部分地区（除黄土高原中西部）的年降水量略有增加，下游一些地区增幅可达40mm以上；年实际蒸发量也以增加为主，上游一些地区的增幅可达50mm 以上。
（2）随着气温的升高和蒸发量的增大，尽管降水量略有增加，但黄河花园口段2050年的年径流量将较历史平均值减少7.5%（气候变化B2情景）。
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。
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。
统计降尺度法在我国未来区域气温变化预测中的应用研究
统计降尺度法在我国未来区域气温变化预测中的应用研究利用1961～2000年NCEP再分析资料与中国562个气象台站的历史气温观测资料，并利用主分量分析与逐步回归相结合的统计降尺度方法，建立大尺度气候预报因子与中国各气象站点1月和7月气温的统计降尺度模式；将主分量分析和逐步回归相结合的统计降尺度模型应用于全球气候模式HadCM3模拟的两种排放情景的预报因子，估计中国562台站的当前和未来气温变化情景，并与区域气候模式PRECIS的模拟结果进行比较。
标签：统计降尺度法；气温；变化预测；应用1 建立大尺度气候与中国各区域气温之间的统计联系(1)使用数据。
笔者采用了1961～2000年1月和7月的NCEP全球月平均再分析资料作为观测的大尺度气候资料，空间分辨率为 2.5×2.5o，共有144×73个经纬网格；并使用了全国562个台站的1961～2000年共40年1月和7月的气温观测资料。
(2)采用的统计降尺度方法。
采用主分量分析（PCA）与逐步线性回归相结合的统计降尺度方法，并采用历史观测资料，建立大尺度气候预报因子与地面月平均温度的统计模式。
筛选得到的通过显著性检验的PC主分量，再建立多元线性模型。
用PC obs同样代表筛选后的j个PC主分量组成的矩阵，其中j对于不同的站点n值不同，且j<k。
对于多元线性回归系数Lpc的估计可以由以下方程得到：对于两个预报因子的联合，采用两个场相联合的PCA分析方法（CPCA），也就是首先把两个变量场在空间上联合，再对联合场进行主分量分析，它的优点是可以更好的揭示两个场之间的物理联系，具体如下：假设一个预报因子为A，另外一个预报因子为B，ai，t和bj，t分别为两个预报因子场在第i，j个空间点的时间序列，假设n1，n2分别为两个场的空间点数，那么两个场的联合为：其中两个预报因子的联合场AB就共有n1+n2个空间点了，然后按照与单独的预报因子相同的方法进行PCA分析，建立多元线性回归模型，从而分析两个场对区域气候的共同影响。
- 1、下载文档前请自行甄别文档内容的完整性，平台不提供额外的编辑、内容补充、找答案等附加服务。
- 2、"仅部分预览"的文档,不可在线预览部分如存在完整性等问题,可反馈申请退款(可完整预览的文档不适用该条件!)。
- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
统计降尺度方法和Delta方法建立黄河源区气候情景的比较分析
赵芳芳徐宗学
北京师范大学水科学研究院，水沙科学教育部重点实验室, 北京， 100875
摘要
大气环流模型（GCMs）预测的气候变化情景，必须经降尺度处理得出小尺度上未来气候变化的时空分布资料，才能满足气候变化对资源、环境和社会经济等影响进行评估的需要。
文中研究同时应用Delta方法和统计降尺度（SDS）方法对黄河源区的日降水量和日最高、最低气温进行降尺度处理，建立起未来3个时期（2006—2035、2036—2065和2066—2095年，简记为2020s、2050s和2080s）的气候变化情景，并比较分析两种方法的优缺点和适用性。
结果表明，未来降水量有一定的增加趋势，但是增幅不大，而日最高、最低气温存在明显的上升趋势，且增幅较大。
与基准期相比，Delta方法模拟的未来3个时期降水量将分别增加8.75%、19.70%和18.49%；日最高气温将分别升高1.41、2.42和3.44 ℃，同时，日最低气温将分别升高1.49、2.68和3.76 ℃，未来极值气温变幅减小。
SDS法借助站点实测数据和NCEP再分析资料建立GCM强迫条件下的降尺度模型，模拟结果表明，未来3个时期降水量将分别增加3.47%、6.42%和8.67%，季节变化明显；气温随时间推移增幅明显，未来3个时期的日最高气温将分别升高1.34、2.60和3.90 ℃，最低气温增幅相对较小，3个时期将分别升高0.87、1.49和2.27 ℃，由此模拟的未来时期无霜期将延长。
在降尺度方法的应用上，SDS方法存在明显的优势，但同时也存在不可避免的缺陷。
因此，在实际的气候变化影响评估中，需要多种方法综合比较，以期为决策部门提供参考和依据。
关键词：气候变化，大气环流模型（GCMs），情景，降尺度，黄河。
初稿时间：2006年2月23日；修改稿时间：2006年7月8
作者简介：赵芳芳，主要从事气候变化对水文资源的影响分析研究。
Email: zhfang2003@。