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极端温度指数在中国地区基于ETCCDI指数新结果的CMIP5模式输出(英文)
被引量:
1
1
作者
李灵珊
《北京师范大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第1期101-113,共13页
使用新的数据集对由气候变化与监测指数专家团队(ETCCDI)定义的温度极端指数TX10p、TN10p、TX90p、TN90p、CSDI、WSDI的时空分布特点进行了研究.这6个指数都是基于百分位数的指数,通过半参数分位数回归的方法计算而得.我们在超出率序列...
使用新的数据集对由气候变化与监测指数专家团队(ETCCDI)定义的温度极端指数TX10p、TN10p、TX90p、TN90p、CSDI、WSDI的时空分布特点进行了研究.这6个指数都是基于百分位数的指数,通过半参数分位数回归的方法计算而得.我们在超出率序列中去除了自相关的影响,从而保证了计算分位数时的独立性条件.我们利用参与多模型比较计划第5阶段(CMIP5)的19种全球气候模型,在历史和3种典型浓度路径RCP 2.6、RCP 4.5、RCP 8.5模拟了6个指数的变化.根据新的结果,中国的高温事件在未来有持续上升趋势,而低温事件有减少趋势.到21世纪末,在RCP26、RCP4.5、RCP8.5情景下,TX90p、TN90p和WSDI会显著上升,而TX10p、TN10p和CSDI会下降.在中国,低温事件频率下降最大的区域是东北地区,而高温事件频率上升最显著的区域是华南和西南地区.
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关键词
etccdi
指数
CMIP5
半参数分位数回归
百分位数
指数
典型浓度路径
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职称材料
题名
极端温度指数在中国地区基于ETCCDI指数新结果的CMIP5模式输出(英文)
被引量:
1
1
作者
李灵珊
机构
北京师范大学全球变化与地球系统科学研究院
出处
《北京师范大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2019年第1期101-113,共13页
基金
Supported by The National Natural Science Foundation of China(41675044)
文摘
使用新的数据集对由气候变化与监测指数专家团队(ETCCDI)定义的温度极端指数TX10p、TN10p、TX90p、TN90p、CSDI、WSDI的时空分布特点进行了研究.这6个指数都是基于百分位数的指数,通过半参数分位数回归的方法计算而得.我们在超出率序列中去除了自相关的影响,从而保证了计算分位数时的独立性条件.我们利用参与多模型比较计划第5阶段(CMIP5)的19种全球气候模型,在历史和3种典型浓度路径RCP 2.6、RCP 4.5、RCP 8.5模拟了6个指数的变化.根据新的结果,中国的高温事件在未来有持续上升趋势,而低温事件有减少趋势.到21世纪末,在RCP26、RCP4.5、RCP8.5情景下,TX90p、TN90p和WSDI会显著上升,而TX10p、TN10p和CSDI会下降.在中国,低温事件频率下降最大的区域是东北地区,而高温事件频率上升最显著的区域是华南和西南地区.
关键词
etccdi
指数
CMIP5
半参数分位数回归
百分位数
指数
典型浓度路径
Keywords
etccdi
indices
CMIP5
semiparametric quantile regression
percentile-based indices
representative concentration pathways
分类号
P467 [天文地球—大气科学及气象学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
极端温度指数在中国地区基于ETCCDI指数新结果的CMIP5模式输出(英文)
李灵珊
《北京师范大学学报(自然科学版)》
CAS
CSCD
北大核心
2019
1
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职称材料
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