| 黄河源区未来地面气温变化的统计降尺度分析 |
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| 引用本文： | 赵芳芳,徐宗学.黄河源区未来地面气温变化的统计降尺度分析[J].高原气象,2008,27(1):153-161. |
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| 作者姓名： | 赵芳芳 徐宗学 |
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| 作者单位： | 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 |
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| 基金项目： | 北京师范大学京师学者特聘教授启动经费 |
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| 摘 要： | 大气环流模式(GCMs)模拟预测的气候变化情景,必须经过降尺度处理后才能得出次网格尺度上未来气候变化的时空分布细节,才能满足评估气候变化对资源、环境和社会经济等影响的需要.本文在简单介绍了目前降尺度模型的研究现状后,重点分析了统计降尺度方法的优缺点及适用性,并应用黄河源区7个站点1961-1990年的实测地区最高气温和最低气温资料,对统计降尺度模型(SDSM)的应用进行了分析和验证.首先利用SDSM建立大尺度气候要素和地面气温变量间的统计转换关系,确定模型应用的预报因子变量,然后用独立的观测资料验证模型的可靠性,最后把建立好的统计关系应用于英国Hadley中心海气耦合模式(HadCM3 SERS B2)的输出,分别生成了黄河源区7个站点未来3个时段2020s,2050s和2080s的气温变化情景.在此基础上,应用Arc/GIS的Kriging插值方法获得整个区域的气温变化情景进行分析.结果表明,日最高气温模拟值随时间推移增幅很快,3个时段(2020s,2050s和2080s)的平均气温变化情景分别为1.34,2.60和3.90℃,而日最低气温变化相对不明显,3个时段的平均气温变化情景分别为0.87,1.49和2.27℃.表现在每个季节和每个月的变化情景又各不相同,日最高气温以春季和秋季变化最显著,而日最低气温则以夏季和秋季的变化最为明显.
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| 关 键 词： | 黄河源区 大气环流模式(GCMs) 地面最高(低)气温 统计降尺度分析 |
| 文章编号： | 1000-0534（2008）01-0153-09 |
| 收稿时间： | 2006-01-09 |
| 修稿时间： | 2007-04-03 |
Statistical Downscaling of Future Temperature Change in Source of the Yellow River Basin |
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| ZHAO Fang-fang,XU Zong-xue.Statistical Downscaling of Future Temperature Change in Source of the Yellow River Basin[J].Plateau Meteorology,2008,27(1):153-161. |
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| Authors: | ZHAO Fang-fang XU Zong-xue |
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| Abstract: | |
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| Keywords: | Source of Yellow River General circulation models(GCMs) Surface maximum(minimum) temperature Statistical downscaling analysis |
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