全球地表温度数据的改进以及增暖分析
发布时间：2020-12-09 12:28
全球地表温度数据是气候变化研究的基础之一,目前只有少数的数据机构研发了独具特色的全球陆地表面气温数据集、海洋表面温度数据集和全球地表温度数据集。近几年,中国研发了整合的、均一化的全球陆地表面气温数据集（C-LSAT）。基于C-LSAT,改进该数据集,更新和完善陆地表面气温数据集,进一步增加陆地区域数据的数据采样。进一步,将陆地气温数据（C-LSAT1.3）与美国NOAA/NCEI发布的海表温度数据（SST）ERSST.v5的融合,研制了一个新的全球地表温度数据集CMST（China Merged Surface Temperature）。首先与国外的全球陆地表面温度数据集对比,改进后的全球陆地表面气温数据集（C-LSAT1.3）新增很多站点,与国外的陆地表面温度数据集GHCN-v3、CRUTEM4和Berkeley相比,C-LSAT1.3在时空覆盖方面都有更好的表现。在其数据不足的地区补充更多站点,在其数据较多的地区虽然站点个数不是最多的,但是有效格点是最多的。其次通过与其他的全球地表温度数据集进行对比,全球地表温度数据集CMST在全球海洋/陆地的资料覆盖率方面具有一定的优势。对于百年...
【文章来源】：中国气象科学研究院北京市
【文章页数】：88 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
一个包含海洋和陆地的5°×5°网格温度距平值的计算方法
第三章 全球陆地表面气温数据集的完善第三章 全球陆地表面气温数据集的完善3.1 数据集的完善在 C-LSAT1.2 版本中，ISTI 还没有将数据公开，所以在 C-LSAT 前几版本的数据中，并不包含 ISTI 数据，但我们一直计划将 ISTI 数据整合到 C-LSAT 中（Xu et al.，2018）。完善后的陆表气温数据集 C-LSAT 1.3，除了 ISTI 之外，依旧包括 3 个全球数据源（CRUTEM4，GHCNm.v3，以及 Berkeley）， 3 个区域数据源（SCAR、ECA&D 和HISTALP）以及 8 个国家数据源（中国、美国、俄罗斯、加拿大、澳大利亚、韩国、日本和越南）。ISTI 在整合时的优先级高于全球数据集。C-LSAT 采取了两个步骤来确保空间序列的均一性：首先，现有的国家数据集中均一化的序列直接加入到数据集中，没有任何变化，这样的站点大约有 50%；然后，检测出不均一的站点序列，并通过最大惩罚 t 检验进行调整（Xu et al.，2018）。
19图 3. 四套不同的陆地表面气温数据集 1900-2017 年间有效站点分布（色标右侧数字为站点观测资料覆盖的年份，色标左侧数据为在观测资料覆盖的时间长度区间内的站点数。（a）GHCN-M version3，（b）CURTEM4.6.0.0，（c）Berkeley Earth Merged Dataset - version 2，（d）C-LSAT）从 Xu et al.（2018）中得到，GHCN，CRUTEM4，Berkeley 这几套数据在南美地区、亚洲地区、非洲地区等部分区域站点偏少，而这一点在图中也有所体现。值得注意的是，C-LSAT 在这几个区域的站点无论从数量上，还是时间长度上，都优于其他 3 个数据集。根据 Jones and Moberg （2003）的分类，我们将站点分为 8 个区域，进一步分析。这 8 个区域分别为非洲地区（35°N-40°S，20°W-45°E）、亚洲地区（5-60°N，60-180°E）、
【参考文献】：
期刊论文
[1]从检验CMIP5气候模式看CMIP6地球系统模式的发展[J]. 赵宗慈,罗勇,黄建斌. 气候变化研究进展. 2018(06)
[2]全球1.5和2℃温升时的气温和降水变化预估[J]. 胡婷,孙颖,张学斌. 科学通报. 2017(26)
[3]CMIP5气候模式模拟的1850～2014年全球温度变化的集合经验模态分解[J]. 魏萌,乔方利. 中国科学:地球科学. 2016(12)
[4]全球变暖趋缓研究进展[J]. 苏京志,温敏,丁一汇,郜永祺,宋亚芳. 大气科学. 2016(06)
[5]我国气候资料均一性研究现状与展望[J]. 李庆祥. 气象科技进展. 2016(03)
[6]The Strong El Ni?o of 2015/16 and Its Dominant Impacts on Global and China’s Climate[J]. 翟盘茂,余荣,郭艳君,李庆祥,任雪娟,王亚强,徐文慧,柳艳菊,丁一汇. Journal of Meteorological Research. 2016(03)
[7]CMIP5模式对中国东北气候模拟能力的评估[J]. 陶纯苇,姜超,孙建新. 气候与环境研究. 2016(03)
[8]The Reliability of Global and Hemispheric Surface Temperature Records[J]. Philip JONES. Advances in Atmospheric Sciences. 2016(03)
[9]CMIP5模式对东亚500 hPa高度场主要模态时空结构模拟能力的评估[J]. 黄海玲,江志红,王志福,陈威霖. 气象学报. 2015(01)
[10]基于CMIP5资料的云南及周边地区未来50年气候预估[J]. 周秀华,肖子牛. 气候与环境研究. 2014(05)
本文编号：2906862
【文章来源】：中国气象科学研究院北京市
【文章页数】：88 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
一个包含海洋和陆地的5°×5°网格温度距平值的计算方法
第三章 全球陆地表面气温数据集的完善第三章 全球陆地表面气温数据集的完善3.1 数据集的完善在 C-LSAT1.2 版本中，ISTI 还没有将数据公开，所以在 C-LSAT 前几版本的数据中，并不包含 ISTI 数据，但我们一直计划将 ISTI 数据整合到 C-LSAT 中（Xu et al.，2018）。完善后的陆表气温数据集 C-LSAT 1.3，除了 ISTI 之外，依旧包括 3 个全球数据源（CRUTEM4，GHCNm.v3，以及 Berkeley）， 3 个区域数据源（SCAR、ECA&D 和HISTALP）以及 8 个国家数据源（中国、美国、俄罗斯、加拿大、澳大利亚、韩国、日本和越南）。ISTI 在整合时的优先级高于全球数据集。C-LSAT 采取了两个步骤来确保空间序列的均一性：首先，现有的国家数据集中均一化的序列直接加入到数据集中，没有任何变化，这样的站点大约有 50%；然后，检测出不均一的站点序列，并通过最大惩罚 t 检验进行调整（Xu et al.，2018）。
19图 3. 四套不同的陆地表面气温数据集 1900-2017 年间有效站点分布（色标右侧数字为站点观测资料覆盖的年份，色标左侧数据为在观测资料覆盖的时间长度区间内的站点数。（a）GHCN-M version3，（b）CURTEM4.6.0.0，（c）Berkeley Earth Merged Dataset - version 2，（d）C-LSAT）从 Xu et al.（2018）中得到，GHCN，CRUTEM4，Berkeley 这几套数据在南美地区、亚洲地区、非洲地区等部分区域站点偏少，而这一点在图中也有所体现。值得注意的是，C-LSAT 在这几个区域的站点无论从数量上，还是时间长度上，都优于其他 3 个数据集。根据 Jones and Moberg （2003）的分类，我们将站点分为 8 个区域，进一步分析。这 8 个区域分别为非洲地区（35°N-40°S，20°W-45°E）、亚洲地区（5-60°N，60-180°E）、
【参考文献】：
期刊论文
[1]从检验CMIP5气候模式看CMIP6地球系统模式的发展[J]. 赵宗慈,罗勇,黄建斌. 气候变化研究进展. 2018(06)
[2]全球1.5和2℃温升时的气温和降水变化预估[J]. 胡婷,孙颖,张学斌. 科学通报. 2017(26)
[3]CMIP5气候模式模拟的1850～2014年全球温度变化的集合经验模态分解[J]. 魏萌,乔方利. 中国科学:地球科学. 2016(12)
[4]全球变暖趋缓研究进展[J]. 苏京志,温敏,丁一汇,郜永祺,宋亚芳. 大气科学. 2016(06)
[5]我国气候资料均一性研究现状与展望[J]. 李庆祥. 气象科技进展. 2016(03)
[6]The Strong El Ni?o of 2015/16 and Its Dominant Impacts on Global and China’s Climate[J]. 翟盘茂,余荣,郭艳君,李庆祥,任雪娟,王亚强,徐文慧,柳艳菊,丁一汇. Journal of Meteorological Research. 2016(03)
[7]CMIP5模式对中国东北气候模拟能力的评估[J]. 陶纯苇,姜超,孙建新. 气候与环境研究. 2016(03)
[8]The Reliability of Global and Hemispheric Surface Temperature Records[J]. Philip JONES. Advances in Atmospheric Sciences. 2016(03)
[9]CMIP5模式对东亚500 hPa高度场主要模态时空结构模拟能力的评估[J]. 黄海玲,江志红,王志福,陈威霖. 气象学报. 2015(01)
[10]基于CMIP5资料的云南及周边地区未来50年气候预估[J]. 周秀华,肖子牛. 气候与环境研究. 2014(05)
本文编号：2906862
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