基于统计降尺度模型的江淮流域极端气候的模拟与预估

• 作者: 江志红 陈威霖 黄强
• 来源期刊: 大气科学学报
• 学科: 地球科学
• 关键词: 统计降尺度模型 江淮流域 极端气候指数
• 年，卷（期）: 2012,（5）
• 所属期刊栏目: 论著
• 页码范围: 578-590
• 页数: 13页
• 分类号: P46
• 字数: 5878字
• 语种: 中文

摘要

利用江淮流域29个代表站点1961--2000年逐日最高温度、最低温度和逐日降水资料，以及NCEP逐日大尺度环流场资料，引入基于多元线性回归与随机天气发生器相结合的统计降尺度模型SDSM（statistical downscalingmodel），通过对每个站点建模，确立SDSM参数，并将该模型应用于SRESA2排放情景下HadCM3和cGcM3模式，得到了江淮流域各代表台站21世纪的逐日最高、最低温度和降水序列以及热浪、霜冻、强降水等极端气候指数。结果表明，当前气候下，统计降尺度方法模拟的极端温度指数与观测值有很好的一致性，能有效纠正耦合模式的“冷偏差”，如SDSM对江淮平均的冬季最高、最低温度的模拟偏差较CGCM3模式分别减少3℃和4．5℃。对于极端降水则能显著纠正耦合模式模拟的降水强度偏低的问题，如CGCM3对江淮流域夏季降水强度的模拟偏差为-60．6％，但降尺度后SDSM—CGCM3的偏差仅为-6％，说明降尺度模型SDSM的确有“增加值”的作用。21世纪末期在未来SRESA2情景下，对于极端温度，无论Had．CM3还是CGCM3模式驱动统计模型，江淮流域所有代表台站，各个季节的最高、最低温度都显著增加，且以夏季最为显著，增幅在2—4℃；与之相应霜冻天数将大幅减少，热浪天数大幅增多，各站点冬季霜冻天数减少幅度为5—25d，夏季热浪天数增加幅度为4～14d；对于极端降水指数，在两个不同耦合模式HadCM3和CGCM3驱动下的变化尤其是变化幅度的一致性比温度差，但大部分站点各个季节极端强降水事件将增多，强度增强，SDSM—HadCM3和SDSM-CGCM3预估的夏季极端降水贡献率将分别增加26％和27％。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	江志红		2	79	2.0	2.0
2	陈威霖		1	26	1.0	1.0