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1.
统计降尺度法对未来区域气候变化情景预估的研究进展 总被引：65，自引：5，他引：65
由于迄今为止大部分的海气耦合气候模式（AOGCM）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AOGCM在这方面的不足。简要介绍了3种常用的降尺度法：动力降尺度法、统计降尺度法和统计与动力相结合的降尺度法;系统论述了统计降尺度方法的理论和应用的研究进展,其中包括：统计降尺度法的基本假设,统计降尺度法的优缺点，以及常用的3种统计降尺度法；还论述了用统计降尺度法预估未来气候情景的一般步骤，以及方差放大技术在统计降尺度中的应用；同时还强调了统计降尺度方法和动力降尺度方法比较研究在统计降尺度研究中的重要性；最后指出统计与动力相结合的降尺度方法将成为降尺度技术的重要发展方向。 相似文献
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全球气候模式是目前研究未来气候变化的重要工具,然而其较低的空间分辨率使其难以被直接用于区域尺度的气候影响评价中,统计降尺度常常被用于弥补这一不足。对统计降尺度的3种主要方法:转化函数法,天气分型法和天气发生器法的最新研究进展进行了归纳;论述了统计降尺度中的各种不确定性;总结了统计降尺度在中国的发展和应用。统计降尺度与动力降尺度的比较和结合、极端事件的降尺度以及统计降尺度的不确定性将成为未来的主要发展方向。 相似文献
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中国土壤有机质含量变异性与空间尺度的关系 总被引：28，自引：0，他引：28
以中国土种志资料为基础，分析了土壤有机质含量变异与空间尺度的关系及土类内和土类间的变异程度，探讨了不同空间尺度单元下，土壤有机质平均含量与土壤性质的相关性。结果表明，以土壤剖面为单元，随着土壤剖面数的增加，土壤有机质含量的变异系数增大；行政区域尺度单元内部土壤有机质变异程度大于单元间土壤有机质含量的变异程度。以土壤分类单元为空间单元，土类内的有机质含量变异程度小于土类间的变异程度。随着统计单元空间尺度的增大，土壤有机质含量与土壤性质之间的相关性减弱。因此，采用网格法或行政区划分空间区域，获得空间区域单元内土壤有机质含量或贮量的精确估算需要较多的剖面，但外推至数据不足的空间区域时，估算的不确定较小；采用土壤分类单元为空间区域单元，结果则相反。 相似文献
5.
ASD(Automated Statistical Downscaling)是一种基于回归分析的统计降尺度方法。应用ASD方法,选取东部季风区3个典型流域地面观测资料、ERA-40再分析资料,建立预报量与大气环流因子之间的统计关系,对日降水量和日平均、最高、最低气温进行模拟,并评价模型对不同流域不同变量的模拟效果,分析其适用性。结果表明,ASD模型能较好模拟出各地面变量的时间序列演变规律及空间分布特征,对气温变量的模拟效果优于降水变量。模型对水文气象特征各异的三个流域模拟效果均较好,同时有所差异,这与各流域不同的地理、气象因素有关。以上结果说明,ASD模型在东部季风区适用性较好,可应用于构建未来气候变化情景及为水文模拟提供输入资料等相关方面。 相似文献
6.
获取高精度高分辨率的降水数据对于流域水文分析、水资源管理及洪涝干旱监测等均具有重要意义。遥感技术虽然能有效再现降水的时空分布,但原始遥感降水资料无法满足水文领域对高精度高分辨率数据的需求,需要开展遥感降水资料的后处理研究。介绍获取降水资料的主要方法,包括雨量站观测、地面天气雷达估测以及气象卫星反演,讨论各方法的主要优势和当前存在的问题,在此基础上综述遥感降水资料的后处理方法研究进展,包括空间降尺度、偏差校正以及产品融合,并归纳后处理降水产品的评价指标,最后指出今后的研究重点:发展和改进降水估计技术;构建更为合理的多源降水数据融合框架;加强降尺度法对比研究,进一步改进和完善降尺度法;开展降水相关的不确定性分析。 相似文献
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面向基元的高空间分辨率矿区遥感影像土地利用分类 总被引：2，自引：0，他引：2
为了合理开发矿产资源和有效监测矿区生态环境,采用面向基元的分类方法,对广西横县某矿区的高分辨率航空遥感影像进行了土地利用分类.通过优化分形网络演化多尺度分割方法,高效提取了矿区两个尺度上的影像基元层;基于基元信息,详细分析了各地表地物光谱特征、空间特征以及类相关特征,建立了研究区土地利用的分类知识库;采用决策支持的模糊逻辑推理法进行分类,使分类的精度从53%提高到了90%.表明面向基元的方法能较好地利于高空间分辨率矿区影像的各种特征进行高精度的土地利用分类. 相似文献
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统计降尺度方法广泛应用于弥补大气环流模式(GCM)模拟区域气候变化能力较弱的不足。利用1960~2009年的NCEP/NCAR再分析资料和江淮流域52个站点降水观测资料,通过敏感性分析,针对4个季节分别选择10个大尺度预测因子,采用主成分分析(PCA)和支持向量机(SVM)相结合的方法,建立了江淮流域降水统计降尺度模型。检验结果表明,该模型获取的江淮流域降水的偏差显著减小,能够描述降水在月、年尺度的变化,适用于HadCM3输出的大尺度气候场,具有预测未来降水变化的能力。将统计降尺度模型应用于HadCM3在A2情景下输出的2020~2099年大尺度预测因子,分3个时段:2020~2039年,2050~2069年和2080~2099年,从年和季节两个时间尺度分析江淮流域未来降水变化。结果表明,相对1960~1999年,未来3个时段的降水有小幅增加,其中2080~2099年增幅最大,为3.6 mm;在未来3个时段的不同季节,降水变化呈现出不同特征。 相似文献
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新疆冰雹分区预报方法研究 总被引：1，自引：0，他引：1
利用1981-2011年的气象观测数据,普查分析了位于新疆北疆沿天山一带的奎屯河-玛纳斯河流域和位于南疆中天山南麓的阿克苏河流域两大防雹区长序列降雹个例的环流形势背景和天气条件,把两地的主要降雹环流型归纳为中亚低涡(槽)型、巴尔喀什湖低涡(槽)型、西西伯利亚低涡(槽)型和锋区短波槽型等4种类型,并根据两地各环流型降雹的三度空间配置及环境条件,研制出了6种降雹概念模型.同时,筛选出8个有指示意义、稳定可靠的对流因子作为冰雹预报因子,建立了两地各环流型多指标叠套法的冰雹分区、定量(强)预报方法.该方法实际应用效果显著,可以推广到新疆其他重点降雹区域应用. 相似文献
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全球气候变化对洪水、干旱等极端水文事件的影响已成为一个亟待解决的科学问题.针对国内外在气候变化下采用统计降尺度和降雨径流模型对水文极端事件进行预测的研究进展进行了系统分析,在分类阐述的基础上,总结了国内外最新的研究进展及在预估过程中存在的问题和解决方案,试图凝练出一些气候变化背景下水文极端事件预估的新思路.结果表明:为有效降低极端水文事件预估的不确定性,各种集合模拟技术、数据同化方法、强化观测技术及水文模型的尺度转换理论将是有效的解决途径. 相似文献
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区域尺度近地表气候要素驱动数据研制的研究综述 总被引：1，自引：0，他引：1
区域和流域尺度的陆面、水文和生态模拟与同化,都需要高分辨率的大气近地表层风、温、压、湿、辐射、降水等资料作为驱动。介绍了流域尺度驱动数据的重要性,对现阶段大气驱动数据的制备方法进行评论,总结了降水、辐射、气温和其他近地表要素的若干产品,探讨了北美陆面数据同化系统、全球陆面数据同化系统、欧洲陆面数据同化系统和中国西部陆面数据同化系统中大气驱动数据的研究思路和研究成果,最后提出了现阶段制备流域尺度驱动数据存在的问题,并针对中国西部复杂地形的高时空分辨率驱动数据制备提出一些看法。 相似文献
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The purpose of this study was to evaluate the effects of climate change on the drought and flood risks of a multipurpose dam. To achieve this, A2 climate change scenarios of RegCM3 were collected about Chungju Dam in Korea. To analyze drought risks, weather data obtained by the statistical downscaling method were entered to produce runoff series by runoff modeling and water balance was analyzed based on water use scenarios to review changes in the storage volume under climate change. To analyze flood risks, changes in water levels of the dam in future flood seasons were reviewed based on the current dam operation method. The results of the review indicated that both the drought and the flood risks of the dam would increase in the future. The reason was considered to be the movement of the flood season’s runoff characteristics from July and August to August and September because of climate change. Therefore, for climate change adaptation planning, not only quantitative changes in hydrologic values but also changes in temporal characteristics should be considered and given importance. 相似文献
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Leiming Ma 《地球科学进展》1986,35(6):551-560
Numerical weather prediction, which is the major basis of current weather forecast, has some shortcomings, such as the understanding of the law of atmospheric motion, the assimilation and application of observation data, the expression of model physics, etc., leading to the forecast error of weather. The rapid development of artificial intelligence technology in recent years provides a new possibility for the advancement and innovation of weather forecast. In this paper, the background of the development of artificial intelligence, the current situation of the application of artificial intelligence technology to weather forecast and the future development trend are mainly described to account for this possibility. After that, the idea for development of weather forecast technology based on the integration of artificial intelligence and numerical forecast is put forward. Particularly, this study stresses that, in order to advance the AI algorithm of weather forecast in the future, it is requested to focus on the nonlinear and chaotic characteristics of atmospheric motion leading to the uncertainty of forecast. Starting from the essence of mathematics and physics, we need to realize the hybrid modeling of mathematics and physics, not only to establish the framework of input-output mapping, but also to provide solutions to the bottleneck problems of weather forecast. 相似文献
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空间尺度转换是近年来区域生态水文研究领域的一个基本研究问题。其需要主要是源于模型的输入数据与所能提供的数据空间尺度不一致以及模型所代表的地表过程空间尺度与所观测的地表过程空间尺度不吻合。综述了目前区域生态水文模拟研究中常用的空间尺度转换研究方法,包括向上尺度转换和向下尺度转换。详细论述了2种向下尺度转换方法: 统计学经验模型和动态模型。前者是通过将GCM大尺度数据与长期的历史观测数据比较从而建立统计学相关模型, 然后利用这个统计学经验模型进行向下的空间尺度转换. 然而动态模型并不直接对GCM数据进行向下尺度的转换,而是对与GCM进行动态耦合的区域气候模型(RCM) 的输出数据进行空间尺度转换. 通常后者所获得的数据精度要比前者高,但是一个主要缺点就是并不是全球所有的研究区域都有对应的RCM。还详细论述了2种向上尺度转换方法: 统计学经验模型和斑块模型。前者是建立一个能代表小尺度信息在大尺度上分布的密度分布概率函数, 然后利用这个函数在所需的大尺度上进行积分而求得大尺度所需的信息。而后者是根据相似性最大化原则将大尺度划分为若干个可操作的小尺度斑块,然后将计算的每个小尺度斑块的信息平均化得到大尺度所需的信息。通常在计算这种斑块化的小尺度信息的时候,对每个小尺度也会采用统计学经验模型来计算代表整个斑块小尺度的信息。建议用斑块模型与统计学经验模型相集合的方法来实现向上的空间尺度转换 相似文献
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H. A. Pahlavan B. Zahraie M. Nasseri A. Mahdipour Varnousfaderani 《International Journal of Environmental Science and Technology》2018,15(9):1897-1912
This article aims at proposing an improved statistical model for statistical downscaling of monthly precipitation using multiple linear regression (MLR). The proposed model, namely Monthly Statistical DownScaling Model (MSDSM), has been developed based on the general structure of Statistical DownScaling Model (SDSM). In order to improve the performance of the model, some statistical modifications have been incorporated including bias correction using variance correction factor (VCF) to improve the computed variance pattern. We illustrate the effectiveness of the proposed model through its application to 288 rain gauge stations scattered in different climatic zones of Iran. Comparison between the results of SDSM and the proposed MSDSM has indicated superiority of the proposed model in reproducing long-term mean and variance of monthly precipitation. We found that the weakness of MLR method in estimating variance has been considerably improved by applying VCF. We showed that the proposed model provides a promising alternative for statistical downscaling of precipitation at monthly time scale. An investigation of the effects of climate change in different climatic zones of Iran by the use of Representative Concentration Pathways (RCPs) has shown that the most significant change is an increase in precipitation in fall and that the largest share of this increase belongs to arid climate. 相似文献
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Stanley A. Changnon 《Natural Hazards》2007,43(3):295-301
A market place designed to provide a variety of weather-sensitive institutions with products for dealing with their risks
from weather-climate hazards has been developing in recent years. Shifts in demographics, growing population, and greater
wealth across the U.S., coupled with de-regulation of utilities and expansion of global economics, have increased corporate
vulnerability to weather/climate extremes. Availability of long-term quality climate data and new technologies have allowed
development of weather-risk products. One widely used by electric-gas utilities is weather derivatives. These allow a utility
to select a financially critical seasonal weather threshold and for a price paid to a provider, to get financial payments
if this threshold is exceeded. Another new product primarily used by the insurance industry is weather risk models. These
define the potential risks of severe weather losses across a region where little historical insured loss data exists. Firms
develop weather-risk models based on historical storm information combined with a target region’s societal, economic, and
physical conditions. Examples of the derivatives and weather-risk models and their uses are presented. These various endeavors
of the new weather market exhibit the potential for dealing with shifts in weather risks due to a change in climate. 相似文献