本文利用LMDZ4模式分別嵌套于第五次耦合模式比較計劃CMIP5中的五個全球模式（BCC-CSMl-1-m,CNRM-CM5, FGOALS-g2, IPSL-CM5A-MR,MPI-ESM-MR）對中國區(qū)域1961-2099年氣候進行動力降尺度模擬與預估,對比分析降尺度前后各模式對中國區(qū)域極端溫度的模擬能力。利用等距CDF映射方法（Equidistant CDF Matching method （ EDCDFm ））和 CDFt 方法（CDF-TransformMethod （CDF-t方法））對降尺度結(jié)果進行偏差訂正,在此基礎上選用訂正效果較好的EDCDFm方法對RCP4.5排放情景下21世紀前期（2017-2036年）、中期（2046-2065年）和末期（2080-2099年）中國區(qū)域溫度未來變化情景進行等權集合預估,主要結(jié)論如下:（1）相較全球模式,LMDZ4模式較好地刻畫了青藏高原、四川盆地等復雜地形的變化,能更好地表現(xiàn)出中國區(qū)域極端溫度的空間分布。但降尺度改善效果表現(xiàn)出明顯的區(qū)域性差異,對于最高溫度、最低溫度和霜凍日數(shù),降尺度之后主要在東北、西北、高原以及西南地區(qū)改善明顯,... 

【文章來源】：南京信息工程大學江蘇省

【文章頁數(shù)】：73 頁

【學位級別】：碩士

【部分圖文】：

圖２．１泰勒圖例??根據(jù)泰勒圖原理，以及圖２．１所示，Ａ表示觀測，Ｂ和Ｃ表示兩個模式模??

方程（２．７）中和分別表示歷史時段觀測和模式模擬的ＣＤＦ，??表示未來時段內(nèi)模式模擬的ＣＤＦ，表示未來時段模擬的值，表示??ＥＤＣＤＦｍ方法的訂正值。具體訂正思路見圖２．２，如當未來預測值為－１０時，對??應的ＣＤＦ值為０．２，而在當前氣候中，ＣＤＦ為０．２時，得到觀測值與模式的模??擬值的差Ａｘ，訂正值即預測值－１０＋Ａｘ。對于每個格點的未來預估時間序列，??我們都構(gòu)建ＣＤＦ進行未來預估時間序列的訂正。該方法中，由于溫度場基本服??從正態(tài)分布，因此進行正態(tài)分布的參數(shù)化擬合。??（２）?ＣＤＦ－Ｔｒａｎｓｆｏｒｍ?Ｍｅｔｈｏｄ?（ＣＤＦｔ?方法）??ＣＤＦｔ方法可以看成是分位數(shù)匹配法的擴展［４４］，［４５］。假設存在一個傳遞函數(shù)Ｔ，??在某一給定的格點將全球模式變量的ＣＤＦ轉(zhuǎn)換成表示局地尺度氣候變量的??ＣＤＦ，定義ＦＳＡ為歷史時段內(nèi)固定格點觀測逐日溫度的ＣＤＦ，?為同時段內(nèi)模??１０??

?３０?４０??ｘ??圖２．２訂正方法示圖（觀測：黑色粗實線，歷史時期模式模擬：黑色虛線，未來模式模擬：??灰色細實線，ＥＤＣＤＦｍ：黑色點劃線）??本文將歷史時段（１９６１?—２００５年）分為兩段，前２０年（１９６６—１９８５年）??為控制時段：利用觀測和模式數(shù)據(jù)建立傳遞函數(shù)，后２０年（１９８６—２００５年）為??驗證時段：檢驗偏差訂正的效果。在對未來預估結(jié)果進行訂正時，通過輸出２１??世紀前期（２０１７６—２０３６年）、中期（２０４６—２０６５年）和后期（２０８０—２０９９年）??的訂正結(jié)果，分析中國地區(qū)未來溫度的變化特征，采用模式離差（即模式間的??均方差）［６４］對模式預估結(jié)果進行不確定性分析。在驗證時期和預估時期，將訂??１１??

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3230334