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降尺度方法

如何有效地利用集合预报产品,进行区域气候要素的预测,以提高区域气候要素的短期气候预测水平呢?一时间,这  (本文共2页) 阅读全文>>

中国科学院研究生院(大气物理研究所)
中国科学院研究生院(大气物理研究所)

统计降尺度方法的研究及其对中国未来区域气候情景的预估

全球气候模式(GCM)对于预估大尺度未来全球气候变化来说,是目前最重要也是最可行的方法。但是由于目前GCM输出的空间分辨率较低,缺少区域气候信息,很难对区域气候情景做详细的预测。降尺度法已广泛用于弥补GCM在这方面的不足。常用的降尺度方法主要有两种:动力降尺度法和统计降尺度法。鉴于动力降尺度方法在国内的研究已经很多以及统计降尺度的诸多优越性,本文主要研究了统计降尺度方法,并初步探讨了统计降尺度多模式集成方法。本研究利用NCEP再分析资料和中国各气象台站气温(562个台站)和降水(533个台站)的观测资料,并利用主分量分析和逐步回归相结合的统计降尺度模型,通过对多个大尺度预报因子和预报因子区域进行验证,分别建立1月份和7月份中国各区域各站点气温和区域平均月降水量的统计降尺度模式;并把建立的统计降尺度模式应用于HadCM3 SRES A2和B2两种情景,从而生成各个台站1月份和7月份未来温度变化情景和未来区域平均降水变化情景;并把统...  (本文共178页) 本文目录 | 阅读全文>>

南京大学
南京大学

我国区域气候变化的统计降尺度方法研究

气候变化一直是各国政府和科学家所关心的重要问题,目前讨论未来气候变化主要依赖于全球气候模式(GCM),但由于当前的GCM分辨率都较低(一般在150-300km),难以对区域尺度的气候信息做出正确预测,近几十年来,为更好的捕捉中小尺度气候变化信号,区域气候模式(RCM)和统计降尺度方法被发展起来。本文首先使用基于多元线性回归(MLR),以及三种主成分分析(PCA),即经验正交函数分解(EOF),扩展经验正交函数分解(EEOF)以及共同EOF (Common EOF)的统计降尺度方法,利用地面测站的逐日温度观测资料和美国国家环境预报中心和美国大气科学研究中心(NCEP/NCAR)再分析资料的大尺度气候变量,对1959-2008年的华东地区的月平均地面温度分两个时段进行统计降尺度分析并加以检验,通过对上述四种方法的模拟能力进行比较发现:对于华东地区地面温度的统计降尺度预报,基于MLR的统计降尺度方法相对于三种PCA方法而言,对单站年际...  (本文共82页) 本文目录 | 阅读全文>>

《中国农村水利水电》2020年10期
中国农村水利水电

不同降水降尺度方法在天山西部区域的适用性评估

为能更好地提高外源数据的可靠性与适用性,丰富基础资料匮乏地区可用的数据源,以天山西部区域的伊宁、尼勒克和昭苏站作为典型代表站,基于实测降水数据和NCEP/NCAR再分析数据,采用人工神经网络ANN、极限学习机ELM、长短期记忆神经网络LSTM、支持向量机SVM、组合简单平均CSAM和组合支持向量机CSVM方法建立统计降尺度模型,评估不同降尺度方法在降水降尺度方面的适用性...  (本文共8页) 阅读全文>>

《气象》2016年11期
气象

匹配域投影降尺度方法在黄河流域夏季降水预测中的应用

文章采用黄河流域夏季降水数据和BCC-CGCM模式资料,利用匹配域投影降尺度方法对黄河流域夏季降水进行预测,得到以下结论:(1)交叉验证期,匹配域投影降尺度方法对黄河流域夏季降水的预测效果要好于原始模式预测,且较模式直接输出的要素预测稳定;分月预测比夏季整体预...  (本文共8页) 阅读全文>>

权威出处: 《气象》2016年11期
中国科学院大学(中国科学院上海技术物理研究所)
中国科学院大学(中国科学院上海技术物理研究所)

热红外图像降尺度方法及尺度效应分析

热红外影像主要用于地表温度的反演,而地表温度又是表征地表能量流动的重要指标。地表温度与植物的生长、作物的产量、地表水分蒸发与循环、全球气候变比以及城市扩展等自然或人文活动息息相关,人们对高空间分辨率热红外影像的需求日益增长。由于热红外成像技术的限制,高空间分辨率和高时间分辨率的无法直接获得。地表空间降尺度是现有条件下获取高空间分辨率地表温度的重要手段。尺度效应广泛存在于地理要素中,地表温度作为典型的地理生态学因子,存在明显的尺度效应。本文以北京地区为研究区,利用FY-3/MERSI数据和Landsat 8OLI/TIRS数据,对热红外数据的降尺度方法进行研究,并对降尺度结果进行定量化评价分析。考虑到尺度效应的存在,在像元级别采用半变异函数和莫兰指数对研究区的地表温度、归一化植被指数、城市指数、生物物理组成指数、归一化建筑指数等地表特征因子的进行研究;在特征级别,利用景观生态指数研究城市热岛效应的尺度效应。本文的主要研究内容和创新...  (本文共143页) 本文目录 | 阅读全文>>