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基于中国区域逐日降雪、降水、气温、相对湿度、气压和风速等观测数据,构建了中国区域的Logistic降雪判定方法,并对该方法和当前广泛应用的其他降雪判定方法在中国区域的适用性展开对比研究。结果表明,单温度阈值法和S曲线法对[-3,4] ℃气温区间内的降雪模拟不确定性相对较大。比较而言,Logistic拟合的系列方法成功率更高,对中国不同区域降雪识别也更为稳健,尤其是对青藏高原地区降雪事件的识别效果明显优于其他方法。在Logistic方法中,温度和相对湿度对降雪判定起决定作用,而气压和风速的影响相对较小。Logistic湿球温度方案(LogTw)和气温+相对湿度方案(LogTaHR)均能很好地再现降雪量的空间分布和年际变化特征,且相应偏差均小于其他方法;总体上,这两种方案对降雪量识别效果差别不大。因此,可使用LogTw方案或LogTaHR方案对中国区域降雪事件进行判别,尤其是对模式中降雪事件的识别。 相似文献
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基于CN05.1观测数据和一套经过降尺度偏差校正处理的模式(NEX-GDDP-CMIP6)数据,结合泰勒图、GEV极值拟合等方法,综合评估了模式对西南地区极端降水变化的模拟性能,并系统分析了未来西南地区不同重现期的极端降水演变趋势及其人口暴露度变化。结果表明,NEX-GDDP-CMIP6模式及其集合(N-CMIP6-MME)能够较好地再现观测极端降水的时空变化特征,且多模式集合结果优于大多数单个模式。未来西南地区绝大多数区域的降水和极端降水将持续增加,十年一遇、二十年一遇极端降水事件也呈增加趋势,使得未来西南地区人口暴露于不同重现期极端降水的风险进一步增加。相比十年一遇,重现期为20 a的极端降水事件增加速度更快,增加范围更广,模式一致性也更高,对应的人口暴露度增加幅度更大。到2050年左右,在SSP1-2.6、SSP2-4.5、SSP3-7.0和SSP5-8.5情景下二十年一遇的RX1day(RX5day)分别增加了175.2％(148.9％)、216.0％(162.4％)、210.9％(156.8％)和274.3％(207.1％),对应人口暴露度分别增加了129.1％(118.8％)、177.7％(135.1％)、182.4％(143.2％)和237.5％(161.5％)。进一步分析指出,在未来极端降水人口暴露度的变化中,气候变化占主导作用,其次是人口变化和人口-气候协同作用的影响。 相似文献
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