留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

利用随机天气模式及多种插值方法生成逐日气候变化情景的研究

吴金栋 王馥棠

吴金栋, 王馥棠. 利用随机天气模式及多种插值方法生成逐日气候变化情景的研究. 应用气象学报, 2000, 11(2): 129-136..
引用本文: 吴金栋, 王馥棠. 利用随机天气模式及多种插值方法生成逐日气候变化情景的研究. 应用气象学报, 2000, 11(2): 129-136.
Wu Jindong, Wang Futang. Study on the creation of daily climatic variation scenarios with a stochastic weather generator and various interpolations. J Appl Meteor Sci, 2000, 11(2): 129-136.
Citation: Wu Jindong, Wang Futang. Study on the creation of daily climatic variation scenarios with a stochastic weather generator and various interpolations. J Appl Meteor Sci, 2000, 11(2): 129-136.

利用随机天气模式及多种插值方法生成逐日气候变化情景的研究

资助项目: 

国家“九五”重中之重攻关项目“我国短期气候预测系统的研究” 96-908-03-01

STUDY ON THE CREATION OF DAILY CLIMATIC VARIATION SCENARIOS WITH A STOCHASTIC WEATHER GENERATOR AND VARIOUS INTERPOLATIONS

  • 摘要: 针对目前大气环流模式在用于气候变化影响评估研究中时间分辨率较低的局恨性, 以及气候情景的要求和气候变化影响研究的需要, 结合GCM的模拟试验结果, 利用随机天气模式WGEN生成了中国东北地区未来气候变化的逐日情景, 其中包含了可能的气候变率信息, 可与作物动力模式等气候影响模式嵌套, 研究作物生长发育及其产量的可能变化, 及气候变率变化的可能影响等.
  • 图  1  气候要素时间尺度插值效果分析 (沈阳) (a) 最高气温 (b) 最低气温 (c) 降水量

    (实线: 实测值 虚线: 反插值)

    图  2  WGEN模拟的逐日最高、最低气温和降水量情景相对于基准气候的变化 (沈阳)

    表  1  DKRZ OPYC模拟的东亚气候区域平均变化[9]

    表  2  DKRZ OPYC输出及其插值订正前后最高气温 (Tmax) 最低气温 (Tmin) 和降水量 (p) 增量对比分析 (沈阳)

    表  3  WGEN模拟试验与DKRZ OPYC试验结果对比分析

  • [1] Parry M L.Climate Change and World Agriculture.London: Earths can publications Ltd., IIASA, UNEP, 1990.157. doi:  10.1080/00139157.1991.9931405?journalCode=venv20
    [2] Smith J B, Tirpak D, et al.The Potential Effects of Global Climate Change on the United States.U.S./EPA, EPA-230-05-89-050, 1989.413. https://www.osti.gov/scitech/biblio/5474372-potential-effects-global-climate-change-united-states
    [3] Carter T R, Parry M L, Nishioka S, et al.Climate Change: Preliminary Guidelines for Assessing Impacts of Climate Change.ECU/CGER, 1992.28.
    [4] Katz R W, Brown B G.Extreme events in a changing climate: Variability is more important than averages.Clim.Change, 1992, 21: 289~302. doi:  10.1007/BF00139728
    [5] IPCC.Climate Change 1995: The Science of Climate Change.Eds: by Houghton J T, Meira Filho L G, Callander B A, et al.Cambridge University Press, 1996.572.
    [6] Wilks D S.Adapting stochastic weather generation algorithms for climate change studies.Clim.Change, 1992, 22: 67~84. doi:  10.1007%2FBF00143344
    [7] Richardson C W, Wright D A.WGEN: A Model for Generating Daily Weather Variables.U.S.Dept.of Agriculture, Agricultural Res.Service, 1984, ARS-8, pp83.
    [8] 吴金栋, 王馥棠.随机天气模式参数化方案的研究及其模拟能力评估.气象学报, 2000, 58 (1): 42~51. http://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-QXXB200001004.htm
    [9] 赵宗慈, 丁一汇, 李晓东, 等.海气耦合模式在东亚地区的可靠性评估.应用气象学报, 1995, 6 (增刊): 9~18. http://kns.cnki.net/KCMS/detail/detail.aspx?dbcode=CJFQ&dbname=CJFD9495&filename=YYQX5S1.001&v=MDgyMDlPZHVGeXpsV3c9PVBEVGFkcmJiSDgvTXI0NHFGNTRPZmdnNXpoQVU0amg0T1g2VHJIMDNlYk9UUmI2ZVo=
    [10] 侯景儒, 郭光裕.矿床统计预测及地质统计学的理论与应用.北京:冶金工业出版社, 1993.354~385.
    [11] Mearns L O, Resorvzzweigc, Goldberg R, et al.Mean and variance change in climate scenarios: method s, agriculture applications, and measures of uncertainty.Clim.Change, 1997, 35: 367~396. doi:  10.1023/A:1005358130291
  • 加载中
图(2) / 表(3)
计量
  • 摘要浏览量:  2878
  • HTML全文浏览量:  627
  • PDF下载量:  2312
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  1999-04-29
  • 修回日期:  1999-06-14
  • 刊出日期:  2000-05-31

目录

    /

    返回文章
    返回