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分位数映射法在RegCM4中国气温模拟订正中的应用 总被引:1,自引:0,他引:1
将一种分位数映射法RQUANT,应用到一个区域气候模式(RegCM4)所模拟中国气温的误差订正中。从气候平均态、年际变率、极端气候及农业气候等多方面,评估了该方法对日平均气温、日最高气温和日最低气温模拟的订正效果。结果表明,该订正方法对模式模拟的日平均、日最高和最低气温气候平均态的订正效果都非常明显,中国大部分地区的订正结果与观测的偏差在±0.5℃之间。在降低极端气温指数和农业气候相关指数的模拟误差方面也有显著的效果,但对气温年际变率的订正效果有限。结合以往对降水订正的评估分析,该方法对模式模拟结果有较好的订正效果,可以应用于区域气候模式的气候变化模拟预估中,为气候变化及相关影响评估研究提供更适用和可靠的数据。 相似文献
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基于RegCM4模式的中国区域日尺度降水模拟误差订正 总被引:4,自引:0,他引:4
气候模式模拟得到的各气候变量与观测相比,总会存在一定的偏差,所得到的气候变化预估结果难以在影响评估模型中直接应用。本文尝试对一个区域气候模式(RegCM4.4)所模拟的中国区域逐日降水,基于概率分布(分位数映射)方法进行统计误差订正。在订正过程中,以模拟时段1991~2010年中的前半段(1991~2000年)作为参照时段,建立传递函数,对后一时段(2001~2010年)进行订正并检验其效果。首先对使用参数和非参数所建立的6种不同传递函数方法进行对比,发现6种方法均可明显减少降水模拟的误差,其中利用非参数转换建立传递函数的RQUANT方法效果更好。随后进一步分析了采用该方法对模式模拟降水所做订正的效果,结果表明,该方法可以明显改善对平均降水,以及降水年际变率和极端事件的模拟结果。 相似文献
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采用分位数映射(Quantile Mapping, QM)和delta分位数映射(Quantile Delta Mapping, QDM)两种误差订正方法对区域气候模式RegCM4在中国区域内模拟的逐日气温和降水数据进行订正。模式数据是5种不同全球气候模式驱动下的区域模式气候变化模拟结果。计算订正前后的极端气候指数进行对比分析,包括日最高气温极大值(TXx)、日最低气温极小值(TNn)、连续干旱日数(CDD)和最大日降水量(RX1day)。结果表明,5组模拟结果和其集合平均(ensR)都显示气温指数的模拟效果高于降水指数,其中对TXx模拟最好,对CDD的模拟最差;经过订正后,针对不同模式的两种订正结果都能够有效地减小模式与观测的偏差并提高了空间相关系数,且两种方法的订正效果无明显差别。对RCP4.5情景下未来变化的分析中,QM在一定程度上改变了模式模拟的未来变化幅度和空间分布特征,QDM则能够有效地保留所有极端指数的气候变化信号。从全国平均来看,除CDD外,所有指数未来都呈现增加趋势,且QDM订正结果与订正前模式模拟的变化趋势更为接近。建议在气候变化模拟的误差订正中采用QDM方法。 相似文献
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