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题名CMIP5模式降水订正法及未来30年中国降水预估
被引量：5
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作者
杨阳
戴新刚
唐恒伟
张蓓
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机构
兰州大学大气科学学院
中国科学院东亚区域气候—环境重点实验室
香港天文台
甘肃省天水市气象局
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出处
《气候与环境研究》
CSCD
北大核心
2019年第6期769-784,共16页
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基金
国家自然科学基金项目41475075、41675087
国家重点研发计划2016YFA0600400~~
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文摘
借助英国气候研究所(Climate Research Unit,CRU)全球陆地格点分析数据集(CRU TS v4.0)月降水资料和24个国际耦合模式比较计划第五阶段(Coupled Model Intercomparison Project Phase 5,CMIP5)模式历史气候模拟及RCP4.5情景下的降水预估数据,设计了多种回归方案并对模式降水预估偏差进行订正。这些方案包括一元回归、一元对数回归、一元差分回归、一元对数差分回归、多元回归、多元对数回归、多元差分回归、多元对数差分回归和简单移除气候漂移等。2006~2015年中国大陆模式降水预估的订正结果表明,一元回归订正法普遍优于多元回归订正和扣除气候漂移订正法,其中一元对数回归法的效果最好,其降水距平同号率(Anomaly Rate,AR)和降水距平百分率相关系数(Anomaly Percentage Correlation Coefficient,APCC)最高,分别达到69%和0.5;而降水距平相关系数(Anomaly Correlation Coefficient,ACC)最高的是一元对数差分回归法。不同回归订正法所得预估结果的距平同号格点分布显示,一元对数回归法在北方优于南方,而一元差分(年际增量)或对数差分回归法在南方优于北方。这直接导致在中国南方区域(95°E以东,35°N以南)一元对数回归或多元对数回归订正结果的AR、ACC和APCC均低于对应的差分/对数差分回归法,在北方和西部地区则与此相反。因此,模式降水的回归订正方案具有区域性,这可能源于不同区域降水序列统计性质的差异。用区域组合回归订正法,即在南方用一元差分回归订正,其余地区用一元对数回归订正,其降水预估场的AR提高到72%,但ACC和APCC均略有下降,原因是差分回归订正增加了预估降水场的方差。对RCP4.5情景下2016~2045年24个模式集合平均降水预估的组合回归订正结果显示,相对于1976~2005年平均,未来30年降水异常大致呈南北少,中间多的格局,其中长江中下游、江南中西部、西南东北部、华南沿�
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关键词
CMIP5模式计划
中国降水预估
偏差订正法
回归方程
未来30年旱涝格局
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Keywords
CMIP5 model
China precipitation projection
Bias-correction method
Regression equation
Drought and flood pattern for the next 30 years
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分类号
P467
[天文地球—大气科学及气象学]
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