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两种统计降尺度方法在秦岭山地的适用性

刘甲毅 邓丽姣 傅国斌 白红英 王俊

刘甲毅, 邓丽姣, 傅国斌, 等. 两种统计降尺度方法在秦岭山地的适用性. 应用气象学报, 2018, 29(6): 737-747. DOI: 10.11898/1001-7313.20180609..
引用本文: 刘甲毅, 邓丽姣, 傅国斌, 等. 两种统计降尺度方法在秦岭山地的适用性. 应用气象学报, 2018, 29(6): 737-747. DOI: 10.11898/1001-7313.20180609.
Liu Jiayi, Deng Lijiao, Fu Guobin, et al. The applicability of two statistical downscaling methods to the Qinling Mountains. J Appl Meteor Sci, 2018, 29(6): 737-747. DOI:  10.11898/1001-7313.20180609.
Citation: Liu Jiayi, Deng Lijiao, Fu Guobin, et al. The applicability of two statistical downscaling methods to the Qinling Mountains. J Appl Meteor Sci, 2018, 29(6): 737-747. DOI:  10.11898/1001-7313.20180609.

两种统计降尺度方法在秦岭山地的适用性

DOI: 10.11898/1001-7313.20180609
资助项目: 

国家林业公益性行业科研专项 201304309

详细信息
    通信作者:

    刘甲毅, 邮箱: 945910906@qq.com

The Applicability of Two Statistical Downscaling Methods to the Qinling Mountains

  • 摘要: 基于ASD(automated statistical downscaling)统计降尺度模型提供的多元线性回归和岭回归两种统计降尺度方法,采用RCP4.5(representative concentration pathways 4.5)和RCP8.5情景下全球气候模式MPI-ESM-LR输出的预报因子数据、NCEP/NCAR再分析数据和秦岭山地周边10个气象站观测数据,评估两种统计降尺度方法在秦岭山地的适用性及预估秦岭山地未来3个时期(2006-2040年、2041-2070年和2071-2100年)的平均气温和降水。结果表明:率定期和验证期内,两种统计降尺度方法均可以较好地模拟研究区域的平均气温和降水的变化特征,且多元线性回归的模拟效果优于岭回归。在未来气候情景下,两种统计降尺度方法预估的研究区域平均气温均呈明显上升趋势,气温增幅随辐射强迫增加而增大。降水方面,21世纪未来3个时期降水均呈不明显减少趋势,但季节分配发生变化。综合考虑两种统计降尺度方法在秦岭山地对平均气温和降水的模拟效果和情景预估结果,认为多元线性回归降尺度方法更适用于秦岭山地气候变化的降尺度预估研究。
  • 图  1  秦岭山地高程

    Fig. 1  Location of meteorological stations in the Qinling Mountains

    图  2  率定期秦岭山地两种统计降尺度方法模拟与观测的月平均气温(a)和标准差(b)比较

    Fig. 2  Comparison of monthly mean value(a) and standard deviation(b) of temperature between the observed and the simulated by two statistical downscaling approaches in the Qinling Mountains during calibration period

    图  3  率定期秦岭山地两种统计降尺度方法模拟与观测的降水量各特征量比较

    Fig. 3  Comparison of different climate variables of precipitation between the observed and the simulated by two statistical downscaling approaches in the Qinling Mountains during calibration period

    图  4  验证期秦岭山地两种统计降尺度方法模拟与观测的平均气温(a)和标准差(b)的比较

    Fig. 4  Comparison of mean value(a) and standard deviation(b) of temperature between the observed and the simulated by two statistical downscaling approaches in the Qinling Mountains during validation period

    图  5  验证期秦岭山地两种统计降尺度方法模拟与观测的降水各特征量比较

    Fig. 5  Comparison of different climate variables of precipitation between the observed and the simulated by two statistical downscaling approaches in the Qinling Mountains during validation period

    图  6  两种统计降尺度方法预估的不同情景下秦岭山地未来3个时期平均气温变幅

    (a)多元线性回归,(b)岭回归

    Fig. 6  Future mean temperature change in the Qinling Mountains generated by two statistical downscaling approaches under different scenarios in different periods

    (a)the multiple linear regression, (b)the ridge regression

    图  7  两种统计降尺度方法预估的不同情景下秦岭山地未来3个时期降水量变化

    (a)多元线性回归,(b)岭回归

    Fig. 7  Future precipitation change in the Qinling Mountains generated by two statistical downscaling approaches under different scenarios in different periods

    (a)the multiple linear regression, (b)the ridge regression

    表  1  NCEP/NCAR和MPI-ESM-LR预报因子

    Table  1  Predictors used for NCEP/NCAR and MPI-ESM-LR

    序号 变量
    1 500 hPa相对湿度
    2 700 hPa相对湿度
    3 850 hPa相对湿度
    4 海平面气压
    5 500 hPa温度
    6 700 hPa温度
    7 850 hPa温度
    8 近地面温度
    9 500 hPa纬向风速
    10 700 hPa纬向风速
    11 850 hPa纬向风速
    12 近地面纬向风速
    13 500 hPa经向风速
    14 700 hPa经向风速
    15 850 hPa经向风速
    16 近地面经向风速
    17 500 hPa位势高度
    18 700 hPa位势高度
    19 850 hPa位势高度
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    表  2  多元线性回归的解释方差和均方根误差

    Table  2  Explained variance and root mean square error of the multiple linear regression in calibration period

    站点 气温 降水量
    解释方差 均方根误差 解释方差 均方根误差
    宝鸡 0.969 0.0060 0.208 0.648
    西安 0.968 0.0063 0.182 0.569
    华山 0.919 0.0093 0.241 1.14
    略阳 0.961 0.0043 0.266 2.30
    汉中 0.958 0.0053 0.227 2.08
    佛坪 0.956 0.0053 0.184 0.955
    商县 0.973 0.0040 0.196 0.826
    镇安 0.962 0.0059 0.153 1.24
    石泉 0.964 0.0075 0.297 1.95
    安康 0.957 0.0082 0.204 1.21
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    表  3  岭回归的解释方差和均方根误差

    Table  3  Explained variance and root mean square error of the ridge regression in calibration period

    站点 气温 降水量
    解释方差 均方根误差 解释方差 均方根误差
    宝鸡 0.969 0.0157 0.207 0.899
    西安 0.968 0.0188 0.179 0.749
    华山 0.919 0.0164 0.240 1.35
    略阳 0.961 0.0227 0.267 2.55
    汉中 0.959 0.0256 0.234 2.73
    佛坪 0.956 0.0180 0.182 1.18
    商县 0.973 0.0175 0.196 1.12
    镇安 0.962 0.0211 0.155 1.61
    石泉 0.962 0.0231 0.297 2.02
    安康 0.957 0.0253 0.204 1.97
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出版历程
  • 收稿日期:  2018-05-11
  • 修回日期:  2018-08-23
  • 刊出日期:  2018-11-30

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