基于多模式资料的降水集成及降水与湿度关系的分析

发布时间：2020-05-19 07:43

【摘要】：为了更好模拟预估降水,本文提出一种对标准化时间序列加权集成的方法。本文利用IPCC-AR4提供的10个气候模式模拟的20C3M和A1B情形下的逐月降水资料和IPCC-AR5中10个气候模式模拟的Historical和RCP4.5逐月降水资料进行研究,结果表明标准化加权集成方法模拟的均方根误差明显小于气候模式、等权重加权集成、Taylor加权集成等模拟的均方根误差,即标准化加权集成方法模拟性能相对较好；通过设置回报检验,发现该集成方法在优化模式对历史气候的模拟情况下,能够提供更为可信的未来气候变化预估；在上述工作基础上,利用标准化加权集成法集成IPCC-AR5气候模式模拟的RCP4.5情景下的降水,预估中国地区未来2013-2099年的降水：中国地区降水普遍增大,趋势分布有明显的地理差异；其中中国西南、长江中下游地区、东北、华南皆位于降水明显增加区,西北地区的新疆南部有一个降水减弱区。为了加深对未来降水变化的理解,本文从IPCC-AR5中18个气候模式模拟的RCP4.5降水、相对湿度资料中提取全球的JJA的降水与相对湿度,探索在未来2006-2099年的趋势变化及二者的关系,以期获得新的发现。研究结果表明在参与研究的18个气候模式中,所有模式的未来全球平均JJA降水趋势皆增加；模式模拟的相对湿度,除FGOALS-g2模式模拟效果具有明显差异外,其余模式模拟的相对湿度以减少的趋势为主；全球JJA降水趋势与各高度层相对湿度趋势在400hPa到850hPa有非常好的空间正相关。综合上述结论即当相对湿度增加时,伴随着降水的增加,当相对湿度减少时,仍然有机会允许降水的增加。而未来降水的增加有可能是未来强降水增多导致的,从JJA平均的全球范围内未来大雨日数皆增加的结果来看,上述猜测是成立的。
【学位授予单位】：南京信息工程大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：P426

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本文编号：2670565