气象资料的统计降尺度方法综述
第26卷第8期2011年8月地球科学进展ADVANCESINEARTHSCIENCEVol．26No．8Aug．，2011
文章编号：1001-8166（2011）08-0837-11
气象资料的统计降尺度方法综述?
刘永和1，郭维栋2，冯锦明3，张可欣4
（1．河南理工大学资源环境学院，河南焦作454000；2．南京大学气候与全球变化研究院，
大气科学学院，江苏南京210093；3．中国科学院东亚区域气候—环境重点实验室，
全球变化东亚区域研究中心，中国科学院大气物理研究所，北京100029；
4．山东省临沂市气象局，山东临沂276004）
摘要：统计降尺度是解决由气象模式输出的低分辨率资料到流域尺度资料转换的手段之一，已成
为一个重要的研究领域。统计降尺度方法十分丰富，分为传递函数法、天气形势法和天气发生器3
类，3类之间并无严格的界限。统计降尺度涉及到时间与空间降尺度、随机型与确定型降尺度、时
间自相关与空间相关性以及面向格点与面向站点的降尺度这4个方面的属性与分类问题，各种具
体方法在这些方面的表现有所不同。近年来，相似法、隐马尓可夫模型、广义线性模型、Poisson点
过程以及乘性瀑布过程获得了较大的发展和应用，并诞生了各种非线性模型以及物理—统计模型
等新方法，已有一些影响较大的统计降尺度模型软件。新的方法在不断涌现，其中非线性模型、气
候情境随机模拟技术、短期预报资料降尺度技术以及结合物理机理的统计降尺度方法是未来的主
要发展趋势。
关键词：统计降尺度；天气发生器；天气分类；传递函数；非线性模型
中图分类号：P432+．1文献标志码：A
全球气候模式（GCM）能够较好地模拟出未来
的气候变化情境，是预估未来全球气候变化的最重
要工具。然而GCM输出的空间分辨率较低，不能反
映流域尺度的精确气候特点和区域内部的气候差
异。在流域水资源状况的未来预测预警研究中，尤
其是在借助分布式水文模型模拟时，需要较高分辨
率的降水以及其他用于估算蒸散发量的变量信息，
但GCM的输出不能很好地满足这个需求。同样，在
短期天气预报方面，数值预报模式能够输出一周左
右的可靠天气预报，但空间分辨率仍为0．5°～1°，
不能体现更小尺度上的天气状况差异，这也难以满
足使用这些预报资料进行分布式水文预报的需求。
有3种方法可以弥补这个不足，一是发展更高分辨率的GCM或天气预报模式，二是借助区域气候模式
（RegionalClimateModel），三是发展统计降尺度技
术。而GCM及天气预报模式计算量较大，对分辨率
提高潜力有限，因此后面2种方法更为有效。使用
区域模式即动力降尺度方法，可以内嵌入全球模式，
或者利用全球模式的输出作为边界条件单独运行。
动力降尺度具有物理意义明确、不受观测资料影响
和面向覆盖区域的所有格点等很多优点，但它计算
量大，模拟和配置不便。统计降尺度与动力降尺度
方法相比，缺点在于模型缺少物理机理，受训练模型
的观测资料影响较大，且一般难以获得区域中空间
上连续的结果，但它具有以下优点：一是计算量小得
多，二是模型相对易于构造，三是方法众多，形式灵
?收稿日期：2011-02-14；修回日期：2011-04-14．*基金项目：国家自然科学基金项目“汶川巨震对降水过程激发机制的初步控制”（编号：40975049）；国家自然科学基金重大国际（地区）合作研究项目“亚洲和北美半干旱区大气—植被—水相互作用的比较研究”（编号：40810059003）；淮河流域气象开放研究基金项目“沂沭河流域暴雨洪水预警及灾害评估业务化技术”（编号：HRM200904）资助．作者简介：刘永和（1976-），男，内蒙古卓资人，讲师，主要从事统计降尺度、分布式水文模型以及地球信息科学研究．E-mail：sucksis@163．com活多变。因此，统计降尺度可以弥补动力降尺度的
一些缺点，因而也被广泛应用。有关统计降尺度的
原理与建模等相关问题，文献［1］给出了系统介绍。
学者们根据不同的应用目的和需求，从不同的角度
提出了不同的统计降尺度方法。国外的相关研究已
经很多，但国内以中文发表的研究仅限于文献［2～
7］，所涉及的方法较为有限。本文就这些统计降尺
度方法及其各自的特点和应用价值进行阐述。
1降尺度的相关概念
气象要素的降尺度技术是连接GCM低分辨率
输出到地表高分辨率气象要素的桥梁［8］。降尺度
的主要目的是将全球气候模式输出的粗空间分辨率
和较长时间间隔的预报数据转化为地表几十千米以
下尺度和短时间间隔的气象数据，为水文、生态、环
境模拟和预警研究提供数据资料和参考依据。常用
于降尺度的气象要素有降水、气温、气压、湿度、风
速、蒸散发量等，其中降水在时间与空间上高度不连
续，是最难模拟的变量，同时它也是对洪涝模拟最为
敏感的驱动参数，因而成为降尺度研究的主要气象
要素。
降尺度有2层涵义，第一层涵义为提高原有低
分辨率数据的分辨率，但由于目前降尺度方法本身
能力有限，很难获得完全接近真实的降尺度结果。
目前可采用一些随机方法来获得统计特征接近真实
数据的高精度数据，这种数据在一些农作物长势、生态演化、土壤侵蚀、水量平衡及长期的气候变化模拟
中具有实用意义。统计降尺度的第二层涵义为由大
尺度资料来获得代表局地尺度特征的资料。
统计降尺度方法的基本原理在于采用统计经验
的方法建立大尺度气象变量与区域气象变量之间的
线性或非线性联系［9］。统计降尺度有以下优点：①
能够以很高的计算效率由大尺度气象要素得到区域
尺度的气象要素；②能输出较高分辨率或站点尺度
的气象要素；③模型参数可以受区域下垫面特征的
控制。统计降尺度能够弥补动力降尺度的一些不
足，因而也得到了广泛应用［10］。
2三大类统计降尺度方法
统计降尺度方法十分丰富，主要分传递函数法
（TransferFunctionMethod）、天气形势法（Weather
PatternMethod）和天气发生器（StochasticWeather
Generator）［11］3类（图1）。近年来的发展趋势表明
以上3类方法并无严格界限，天气发生器常被作为
传递函数法的输出后端，而天气形势法本身也是具
有Markov发生器随机模拟的特点。现就这三大类
方法分别进行介绍。
2．1传递函数法
传递函数法是应用最早和最广泛的降尺度技
术，使用线性和非线性模型建立大尺度气象场与局
地气象要素之间的函数关系。线性方法主要有多元
线性回归、典型相关分析（CCA）和奇异值分解
图1统计降尺度方法Fig．1Theapproachesforstatisticaldownscaling838地球科学进展第26卷（SVD），非线性方法主要以人工神经网络等为代表。
该类方法主要应用在气候情境资料的降尺度上，如
Hertig等［12］将多元线性回归和典型相关分析用于
对1990—2100年温室效应不断加剧下地中海区域
月降水量的变化研究，其他的应用实例很多，不再列
举。一般情况下，采用线性降尺度方法就能取得较
好的降尺度效果，如Huth等［13］通过对比线性回归
与神经网络2种有关气温的降尺度方法，证明了线
性方法也可以取得较好的降尺度效果。但对于非线
性的关系，采用线性降尺度就会产生较大误差。作
为非线性降尺度法的代表，基于机器学习的人工神
经网络（ANN）可以模拟任何线性与非线性的关系，
属于“万能”模型的范畴，因而也得到了广泛应
用［13，14］。Ramírez等［16～18］分别针对不同的地域，将
ANN与线性回归、CCA等线性方法用于统计降尺度
的对比研究，表明多数情形下ANN的降尺度能力更
好。支持向量机（SVM）是20世纪90年代出现的类
似于人工神经网络的另一种非线性模型，近年来也
被用于统计降尺度［19～23］。除ANN外，另外一些非
线性方法也得到一定的应用，如广义线性模型、广义
可加模型（GeneralizedAdditionalModel）、分位数回
归、基因编程（GeneticProgramming）等。
2．2天气形势法
因为降尺度时需要考虑的因子和大尺度格点较
多，若使用传递函数法建立模型，过多的因子会增加
参数拟合的难度。而基于天气形势的降尺度方法是
一种无参数方法，且计算较为简单，因而可以克服传
递函数法参数拟合难的问题。天气形势法主要有天
气分类法和相似法2类。
天气分类是根据多种大尺度天气信息如海平面
气压、位势高度场、气流指数、风向、风速、云量等对
天气形势进行分类［1］。当某时刻的大尺度天气类
别已知时，就可以推测地表区域对应的天气状况。
常用的天气分类方法很多，如模糊规则法［24～27］、人
工神经网络分类法、气压梯度分类法［28］、K均值分
类法［29，30］、非齐次隐马尔可夫过程等。
相似法也是一种按照大尺度气象条件来决定地
面气象要素的降尺度方法，但该模型并不把大尺度
气象条件分为多个类别，而是通过计算单日内大尺
度气象条件与历史上的大尺度气象条件的相似测
度，选择最相似日期所对应的地面观测资料作为降
尺度的输出。该方法由于较易实现，计算量较小，且
输出的结果能够较好地再现天气变量在时间上的自相关性和空间上任意点间变量的相关性，因而成为应用极为广泛的降尺度方法。
2．3随机天气发生器
随机天气发生器是用于随机生成在统计特征上
相似于实际观测资料的气象数据的一类统计模
型［1，31］。它最初主要用来生成缺测的历史数据，使
生成的数据的一些统计特征接近真实观测。它的优
点在于能够快速生成任意长度和较高时间分辨率的
序列。单纯的天气发生器算不上完善的统计降尺度
方法，最多可以被看作是实现时间降尺度的工具。
但若将天气发生器的参数与大尺度变量建立联系，
则就具有了真正的统计降尺度意义。
Richardson建立的基于一阶Markov过程的
WGEN是应用最多的天气发生器［32，33］，其基本思想
是将降水序列分为无雨天和有雨天2种状态，2种
状态的转换概率用一阶或二阶Markov模型来表达，
对于有雨天的降水量则采用指数分布或Gamma分
布的描述，其他变量如气温和太阳辐射则根据有雨
无雨状态随机生成。Woolhiser等［34～36］对这种基于
Markov过程的天气发生器的构建方法及参数拟合
方法进行了完善。由类似Markov过程表达的其他
天气发生器变体还有一阶自回归过程和干湿天延续
天数随机模型等。
尽管相似法、天气分类法、隐马尔可夫模型以及
基于广义线性模型的发生器等模型表达形式差异较
大，但本质上也都属于Markov链模型范畴。团聚点
过程（clusteredpointprocess）模型和乘性瀑布模型
同样属于随机降尺度方法，但这二者是基于时空多
尺度自相似理论方法，与类Markov模型有很大差
异，主要用来模拟时空降水，模拟效果较为逼真。
3统计降尺度的基本分类属性
统计降尺度方法丰富多样，各有特色。综合来
看，不同的降尺度模型主要在以下几个方面有较大
差异。
3．1时间降尺度与空间降尺度
在大多数应用中，统计降尺度的主要目的是提
高原有资料的分辨率，或者在局域的位置上提高预
报精度，即地理空间上的降尺度。而也有的降尺度
目的是获得更短时间尺度的资料［37］，如已有资料为
逐日降水或气温，通过降尺度获得逐小时的资料，这
种降尺度在有的文献中也称作解集［38］。这种针对
时间域的降尺度在水文风险预警模拟中具有应用价
值。不少学者提出了既有时间域也有空间域的时空
统计降尺度模型［10，39～41］。传递函数法、天气形势法938第8期刘永和等：气象资料的统计降尺度方法综述
北京地区汛期降水时空分布的统计降尺度研究
北京地区汛期降水时空分布的统计降尺度研究
北京地区汛期降水时空分布的统计降尺度研究
摘要：汛期降水是北京地区重要的气象灾害之一，对农业、市政工程、交通运输等造成了严重的影响。本文通过对北京地区过去30年的降水数据进行统计分析和降尺度研究，探讨了汛期降水的时空分布规律。研究结果显示，北京地区汛期降水呈现明显的时空变化特征，同时也发现了一些具有重要意义的规律。
1. 引言
汛期降水是指在梅雨季节，由于气候的转变，暴雨、雷雨等降水形态频繁出现的降水过程。北京地区位于中国东北季风区，汛期降水对该地区的自然环境和社会经济有着重要的影响。因此，对汛期降水的时空分布进行研究具有重要的理论和实践意义。
2. 数据与方法
本研究采用了北京地区过去30年（1990年至2019年）的降水数据，包括各个区域、月份的降水量信息。另外，还使用了统计降尺度方法，对大尺度的气象变量进行降尺度处理，以获得更具细节的时空分布状况。
3. 结果与分析
3.1 时空分布规律
研究发现，北京地区的汛期降水呈现出明显的时空变化特征。在时间上，汛期降水量呈现出逐年递增的趋势，但同时也存在明显的年际变化。在空间上，汛期降水量在北部地区较为集中，而在南部地区则较为分散。
3.2 区域特征 对于不同区域的降水情况进行分析发现，北京地区的降水量在城市化过程中有所增加，但增加的幅度不一致。城市中心区域的降水量增加幅度较小，而郊区和远郊地区的城市化导致了更明显的降水增加。
3.3 季节差异
汛期降水在北京地区呈现出明显的季节差异。以7月为代表的夏季降水最为明显，而春季和秋季的降水量则相对较低。同时，汛期降水的空间分布也呈现出季节性的差异，北部地区的降水量在夏季更为集中。
4. 影响因素
本研究还探讨了影响北京地区汛期降水时空分布的可能因素。气候变化和城市化是重要的影响因素之一。气候变化导致了降水的时空分布发生了变化，而城市化过程则改变了区域的地表特征，进一步影响了降水的形态和分布。
统计降尺度方法在华西南区秋季降水预测中的应用
第
46卷第
12期 气 象
Vol. 46 No. 12
2 0 2 0 年
12 月 METEOROLOGICAL MONTHLY
December 2020
吴遥，唐红玉，刘颖，等
，2020.统计降尺度方法在华西南区秋季降水预测中的应用气象,
46(12):1555-1564. Wu Y,Tang H
Y,Liu Y,et al,2020. Application of statistical downscaling model to autumn rainfall forecasting over Southwest China[J# Meteor
Mon,46(12)
：1555-1564(in Chinese)
.
统计降尺度方法在华西南区秋季降水预测中的应用
!
吴 遥
1唐红玉
1刘 颖
2董新宁
1郭 渠
1
1重庆市气候中心，重庆
401147
2国家气候中心气候研究开放实验室，北京
100081
提 要
：针对华西南区秋季站点降水，建立了基于气候预测系统
CFS模式实时预测产品与观测资料相结合的统计降尺度预
测模型。模型选取了华西南区秋季降水物理意义比较明确的秋季
500 hPa位势高度场和前期夏季海温场作为预测因子，两个
因子关键区分别为
10S
〜50°N/70°
〜180°E和
30°S
〜30°N/30°
〜120°E。预测因子与预测量之间的
SVD第一模态时间系数
具有高度相关性，在
500 hPa位势高度场和海温场上均通过了
0.01的显著性水平检验°模型对
1982—
2017年的回报结果显
示：与观测场的空间相关系数相对
CFS模式原始结果显著提高，多年均值从一
0.06提升到
0.38,最高可达
0.7；均方根误差在
大部站点相对于
CFS模式原始结果降低，最高可达
40%。同时,模型较好地回报出了极端高值和低值年降水空间分布型。
关键词
：统计降尺度，秋季降水,
CFS,华西南区
中图分类号
：P456 文献标志码
：A DOI：
10. 7519/j. issn. 1000-0526. 2020. 12. 003
统计降尺度方法预测长江中下游气温初步研究
统计降尺度方法预测长江中下游气温初步研究
文章利用经验正交函数（EOF）和逐步线性回归相结合的统计降尺度方法建立大尺度信息与长江中下游地区25个气象站1月及7月，月平均气温之间的统计关系共计36个统计降尺度模型，其中联合预报因子变量场采用空间联合的经验正交函数分解法。结果表明：（1）长江中下游地区25个站点建立的模型通过独立检验，均取得了较好的Pc得分。（2）对于1月的模拟性能都高于7月，这可能与当地处于亚热带季风区，夏季较冬季多雨气温变化较大有关。（3）分析得分较高方案发现海拔较高站点模拟效果优势明显且采用联合预报因子变量场的效果更好。
标签：统计降尺度；联合EOF分解；长江中下游；短期气温预测
引言
虽然随着数值预报的发展，天气预报对气温已有很好的预报，肖明静等[1]对2010年6月至2011年5月WRF-RUC和T639模式预报的24h2m温度预报产品进行分析与订正， 阈值2度的预报准确率均达到80%以上，但是短期气候预测效果依然不尽如人意。例如08年发生南方冰冻雨雪灾害，虽然天气预报当时已经可以很好的预报出未来几天的天气变化，但是却没能提供良好的短期气候预测，依旧造成非常大的影响和损失。目前，常用的短期气候预测方法有天气气候学、统计气候学和动力气候学方法。天气气候学和统计气候学方法难以从根本上解释气候形成的物理机制，虽历史拟合率可能较好，但预报准确率有限且不稳定，同样大气环流模式（GCMs）是进行气候预测最行之有效的方法之一[2-4]，然而由于它的空间分辨率一般是上百公里，虽然对大尺度信息的模拟与预测是不错的，却不能达到局地或区域气候预测空间尺度的精度[5]。可以弥补大气环流模式的这种不足目前有两种方法[6]，一是发展更高精度的气候模式，另外一种即是采用降尺度方法。第一种方法计算代价巨大耗时，结果却未必理想，“性价比”不高。相形之下，降尺度可以在已有模式的基础上通过动力或者统计的方法来提高局地气候预测的精度，是更可性的方法。
中国地面气温统计降尺度预报方法研究
中国地面气温统计降尺度预报方法研究
陈国华;郭品文
【期刊名称】《大气科学学报》
【年(卷),期】2016(039)004
【摘 要】利用中国752个基本、基准地面气象观测站2000-2010年地面温度日值数据,采用具有自适应特征的Kalman滤波类型的递减平均统计降尺度技术,对中国地面温度进行精细化预报研究.分析该方案的降尺度效果,并与常用插值降尺度方法进行比较.结果表明:1)递减平均统计降尺度技术相比插值方法有较大的提高,显著减小东西部预报效果差异,l～3d预报的均方根误差减小了1.4℃;2)该方案1～3d预报的均方根误差为1.5℃,预报误差从东南地区(均方根误差为1.4℃)向西北地区(均方根误差为1.8℃)逐渐增大,并且预报效果夏季优于冬季.因此,递减平均统计降尺度技术对中国地面温度进行精细化预报是可行的.
【总页数】7页(P569-575)
【作 者】陈国华;郭品文
【作者单位】南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室,江苏南京210044;南京信息工程大学气象灾害教育部重点实验室,江苏南京210044
【正文语种】中 文
【相关文献】
1.厦门地区地面气温的多模式集成统计降尺度预报研究 [J], 苏志重;赵欢;周学鸣;黄惠镕;吴陈锋
2.基于TIGGE资料的北半球地面气温预报的统计降尺度研究 [J], 陈晓龙;智协飞 3.SDSM统计降尺度方法对江淮地区地面气温模拟能力评估及其未来情景预估 [J],
刘敏;王冀;刘文军
4.三种全球预报产品中国区近地面气温短期预报效果检验 [J], 牛嫣静;徐向军;郭欢;李鸣野
5.黄河源区未来地面气温变化的统计降尺度分析 [J], 赵芳芳;徐宗学
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多模式降水集合预报的统计降尺度研究
第３１卷第１期 ２０１２年３月 暴雨灾害 ＴｏＲＲＥＮＴＩＡＬ ＲＡＩＮ ＡＮＤ ＤＩＳＡＳＴＥＲＳ Ｖｏｌ＿３１ Ｎｏ．１ Ｍａｒ．２０１２
王亚男，智协飞．多模式降水集合预报的统计降尺度研究【Ｊ１．暴雨灾害，２０１２，３１（１）：１—７ ＷＡＮＧ Ｙａｎａｎ，ＺＨＩ Ｘｉｅｆｅｉ．Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ ｄｏｗｎｓｃａｌｉｎｇ ｏｆ ｔｈｅ ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ ｍｕｈｉｍｏｄｅｌ ｅｎｓｅｍｂｌｅ ｆｏｒｅｃａｓｔ［ＪＪ．Ｔｏｒｒｅｎｔｉａｌ Ｒａｉｎ ａｎｄ Ｄｉｓａｓｔｅｒｓ， ２０１２，３１（１）：１－７
多模式降水集合预报的统计降尺度研究
王亚男，智协飞
（南京信息工程大学气象灾害省部共建教育部重点实验室，南京２１００４４）
摘要：基于全球交互式大集合（ＴＩＧＧＥ）预报资料１）２）Ｓｔ．ＴＲＭＭ／３Ｂ４２ＲＴ合成降雨量资料，分别对欧洲中期天气预报中心 （ＥＣＭＷＦ）、日本气象厅（ＪＭＡ）、美国国家环境预报中心（ＮｃＥＰ）和英国气象局（ｕＫＭ０）的集合平均预报及其多模式集成预报 进行降尺度试验。结果表明，统计降尺度方法可有效改进各中心模式直接插值预报效果，单中心集合平均预报场降尺度 后，预报误差明显减小，与“观测场”的距平相关系数也明显提高；多模式集成的降尺度预报效果明显优于单中心集合平 均预报场的降尺度预报效果，试验期问在所选区域内多模式集成的降尺度预报与“实况”最接近，对降水极大值的捕捉能
力在绝大多数时间多模式集成的降尺度预报效果最好。 关键词：统计降尺度；降水；多模式集成 中图分类号：Ｐ４５６．９ 文献标识码：Ａ 文章编号：１００４—９０４５（２０１２）０１—０００１—０７
Ｓｔａｔｉｓｔｉｃａｌ ｄｏｗｎｓｃａｌｉｎｇ ｏｆ ｔｈｅ ｐｒｅｃｉｐｉｔａｔｉｏｎ ｍｕｌｔｉｍｏｄｅｌ ｅｎｓｅｍｂｌｅ ｆｏｒｅｃａｓｔ
ＷＡＮＣ Ｙａｎａｎ．ＺＨＩ Ｘｉｅｆｅｉ
（Ｋｅｙ Ｌａｂｏｒａｔｏｒｙ ｏｆＭｅｔｅｏｒｏｌｏｇｉｃａｌ Ｄｉｓａｓｔｅｒ ｏｆＭｉｎｉｓｔｒｙ ｏｆＥｄｕｃａｔｉｏｎ，Ｎａｎｊｉｎｇ Ｃ ｅ ｏｆＩｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｙ，Ｎａｎｊｉｎｇ ２１００４４）
气象气候测量中常见的降水测量方法
气象气候测量中常见的降水测量方法
气象科学是研究大气现象的科学，其中降水测量是气象观测的重要组成部分。降水是指大气中水汽凝结成为水滴或固态颗粒后从大气中下落到地面的现象，是水循环的重要环节。准确测量降水量对于气象预报、环境监测和水资源管理具有重要意义。本文将介绍几种常见的气象降水测量方法，包括雨量计、激光雷达和卫星遥感。
首先，雨量计是最常见的降水测量工具之一。它通过收集和测量降水在单位面积上的蓄积量来估计降水量。最常用的雨量计是漏斗式雨量计，它采用漏斗形状的集水容器，将雨水收集起来，然后利用计量装置来测量所收集到的雨水量。漏斗式雨量计的设计考虑了雨滴的径流和蒸发损失等因素，并采用多个雨量计的平均值来减小误差。此外，还有其他类型的雨量计，如挡板式雨量计和浮漂雨量计。挡板式雨量计通过挡板的移动来控制雨水的进入，以减小蒸发损失。浮漂雨量计则利用浮漂在雨滴的重力作用下移动来测量降水量。
其次，激光雷达是一种较新的降水测量方法。它通过发射激光束并测量激光返回的时间和强度来获取降水信息。激光雷达利用激光束与降水颗粒之间的散射关系来估计降水的强度和分布。利用激光雷达可以实现对降水的三维扫描观测，能够提供更详细的降水信息。激光雷达在气象观测中的应用越来越广泛，不仅可以用于研究降水的时空分布特征，还可以用于短时强降水的监测和预警。
最后，卫星遥感是一种远程感知技术，可以用来监测地球表面的降水。卫星通过接收来自地球的辐射并测量其强度和频率来获取降水信息。卫星遥感可以提供大范围的降水观测，能够实现对全球降水的监测和分析。此外，卫星遥感还可以用于监测降水的变化趋势和模拟未来的降水模式。卫星遥感技术在气象领域的应用已逐渐增加，为气象研究和预测提供了重要的数据支持。
综上所述，雨量计、激光雷达和卫星遥感是气象降水测量中常见的方法。雨量计是最传统的降水测量工具，通过收集和测量降水的蓄积量来估计降水量。激光雷达利用激光束与降水颗粒之间的散射关系来测量降水的强度和分布。卫星遥感技术通过接收地球的辐射并测量其强度和频率来获取降水信息。这些方法各有优劣，可以相互补充，为气象科学研究和实际应用提供准确的降水观测数据。随着科技的不断进步，更多新的降水测量方法将不断涌现，为我们更好地认识和理解降水过程提供强有力的支持。
基于多种统计降尺度方法的未来降水预估研究——以青藏高原为例
第４５卷第３期人民珠江 ２０２４年３月 ＰＥＡＲＬＲＩＶＥＲｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｒｅｎｍｉｎｚｈｕｊｉａｎｇ．ｃｎＤＯＩ：１０３９６９／ｊｉｓｓｎ１００１９２３５２０２４０３００２
基金项目：国家自然科学基金项目（５２２７９０２４、５１９７９１９８）收稿日期：２０２３－０９－１７作者简介：董前进（１９７９—），男，博士，副教授，主要从事水文气象、水资源规划与管理等工作。Ｅ－ｍａｉｌ：ｄｑｊｉｎ＠ｗｈｕ．ｅｄｕ．ｃｎ董前进，袁鑫．基于多种统计降尺度方法的未来降水预估研究：以青藏高原为例［Ｊ］．人民珠江，２０２４，４５（３）：１０－１７．
基于多种统计降尺度方法的未来降水预估研究
———以青藏高原为例
董前进，袁 鑫（武汉大学水资源工程与调度全国重点实验室，湖北 武汉 ４３００７２）
摘要：虽然第六次耦合模式比较计划（ＣｏｕｐｌｅｄＭｏｄｅｌＩｎｔｅｒｃｏｍｐａｒｉｓｏｎＰｒｏｊｅｃｔ６，ＣＭＩＰ６）能很好地预测大尺度气候要素，但是其在预测流域尺度方面的效果与实测数据仍有差别，尤其是在青藏高原这种高海拔、地形复杂地区，气候模式所产生的误差更大。基于最新一代高分辨率ＣＭＩＰ６模式历史情景和ＳＳＰ１２６、ＳＳＰ２４５、ＳＳＰ３７０、ＳＳＰ５８５等多种未来气候排放情景，研究使用包括偏差校正、ＫＮＮ、ＳＤＳＭ等多种统计降尺度方法进行降尺度分析，并对各自的预测性能进行了评估，在此基础上使用性能最佳的统计降尺度方式预估青藏高原地区的未来降水，对最终得到的预估降水的时空演变特征进行了详细的分析，并与青藏高原的历史降水情况进行了对比。结果表明，３种统计降尺度在青藏高原的适用性差异较大，线性回归降尺度方法的性能最佳，其次为偏差校正方法，最差为ＫＮＮ类比方法。从未来降水预估情况分析，青藏高原未来８０ａ平均降水、降水极值等总体呈上升趋势但上升幅度较小，且空间分布情况变化不大。研究结果可为青藏高原水资源评价及规划与管理提供科学依据。关键词：统计降尺度；降水预估；机器学习；ＣＭＩＰ６；青藏高原中图分类号：ＴＶ２１ 文献标识码：Ａ 文章编号：１００１９２３５（２０２４）０３００１００８
《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
统计降尺度方法研究进展综述
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统计降尺度方法研究进展综述
作者：张明月 彭定志 胡林涓
来源：《南水北调与水利科技》2013年第03期
摘要：统计降尺度方法是将大气环流模式GCMs输出的低分辨率的气象资料转换为流域尺度的主要方法之一，现已发展成为气候学中较为完善的领域。简要介绍了统计降尺度方法的基本原理，包括基本假设条件及主要步骤和关键点；重点介绍统计降尺度方法，大致分为转换函数法、天气分析技术和天气发生器这三类，并对几种方法的国内外应用进展做了阐述；对统计降尺度方法的不确定性研究做了简要介绍。指出未来研究应重点研究统计降尺度模型的适用条件及范围、提高降水模拟的精度；统计降尺度与动力降尺度两种降尺度结合的方法将是降尺度主要发展方向之一。
关键词：统计降尺度；研究进展；统计降尺度方法；不确定性分析
中图分类号：P333文献标识码：A文章编号：16721683（2013）03011805
近年来，气候变化及其对水文水资源的影响一直是研究热点。大气环流模式（Global
atmospheric general circulation models，GCMs）为气候变化研究提供了全球尺度的信息，但其输出的分辨率较低，无法将GCMs提供的气候要素信息直接输入相应模型中。目前，应用较广的方法是通过降尺度技术将GCMs大气尺度或全球尺度信息转变为区域尺度，以提高GCMs输出的气候信息的分辨率。降尺度方法通常分为动力降尺度法、统计降尺度法以及动力统计降尺度相结合的方法。统计降尺度法是建立区域或流域变量与大尺度气候信息间的统计关系，并利用这种关系获得区域或流域未来气候变化情景，其计算量相对较小、省机时，应用较广[1]。
1统计降尺度法的原理
统计降尺度利用多年大气环流的观测资料建立大尺度气候要素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的合理性，再把这种关系应用于GCMs中输出大尺度气候关系来预估区域未来的气候变化情景。其实质就是建立大尺度气候预报因子与区域气候变量的统计关系。一般地，统计降尺度法基于3个假设条件：大尺度气候场和区域气候观测场之间具有显著的统计关系；大尺度气候场能被GCM较好地模拟；在变化的气候情景下，建立的统计关系是有效的[2]。
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。