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基于站点的非线性回归降尺度模型及其在CMIP5降水产品降尺度分析中的应用

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降水是最重要的水循环过程,在全球气候变化影响下,降水过程出现显著时空变异,极端气象事件频发,对我国社会经济发展造成了严重影响.除降水观测数据以外,CMIP5数据已成为未来降水预估研究的重要数据源,而目前CMIP5数据空间分辨率低,如何对CMIP5数据进行降尺度研究,已成为区域降水研究的关键.本文以中国北部农牧交错带为研究区,提出了基于站点的非线性统计降尺度模型(station-based non-linear statistical downscaling model,SNSDM),并得出了以下结论:1)SNSDM降尺度降水序列相对于BCSD(bias corrected spatial downscaling)降尺度降水序列,在同等分辨率的情况下,SNSDM提高了对降水低值的模拟精度,可更为准确地模拟中国北部农牧交错带降水时空特性;2)相比于BCSD降尺度方法,SNSDM模拟结果与实测降水相关性提高最高达1.66％,且明显减少了对实测降水过高估计的误差,最大误差仅为0.2～0.3 mm·d1(每月6～9 mm);3)CMIP5降水产品在较为湿润地区对于降水强度及趋势模拟精度要普遍高于对较为干旱地区的模拟精度.本研究提出的SNSDM方法对CMIP5降水数据过高估计实测降水的改进,进一步提高了利用CMIP5数据集对未来气候变化预估的精度及研究结果的可信度.
A New Station-based nonlinear statistical downscaling model for CMIP5 precipitation: model development and application

申泽西、张强、孙鹏、刘春玲、宋长青

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北京师范大学环境演变与自然灾害教育部重点实验室,北京师范大学地理科学学部减灾与应急管理研究院,北京师范大学地表过程与资源生态国家重点实验室,100875,北京

安徽师范大学国土资源与旅游学院,241003,安徽芜湖

CMIP5 降水 降尺度 农牧交错带 气候变化

北京师范大学青年教师基金内蒙古自治区应用技术研究与开发项目国家杰出青年科学基金国家自然科学基金国家自然科学基金

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2019

北京师范大学学报(自然科学版)
北京师范大学

北京师范大学学报(自然科学版)

CSTPCDCSCD北大核心
影响因子：0.505
ISSN：0476-0301
年,卷(期)：2019.55(4)
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