统计降尺度法对未来区域气候变化情景预估的研究进展3
统计降尺度法对华北地区未来区域气温变化情景的预估
第31卷第5期2007年9月大 气 科 学Chinese Jo urnal of A tmospheric SciencesV o l 31 N o 5Sept 2007收稿日期 2006 02 22收到,2006 05 22收到修改稿资助项目 国家重点基础研究发展规划项目2006CB400500,中国科学院海外杰出学者基金项目2001 2 10,中国气象局气候变化专项项目CC SF2006 6 1,瑞典S TINT 基金会和S ida 资助项目作者简介 范丽军,女,1976年出生,博士,主要从事统计降尺度法的应用研究。
E m ail:fan lj@统计降尺度法对华北地区未来区域气温变化情景的预估范丽军1,4 符淙斌1,4 陈德亮2,31中国科学院大气物理研究所东亚区域气候 环境重点实验室,北京 1000292Earth S cien ces Centre,G teborg University,40530G teborg,Sw eden 3中国气象局国家气候中心气候研究开放实验室,北京 1000814兰州大学大气科学学院,甘肃 730000摘 要 迄今为止,大部分海气耦合气候模式(A OG CM )的空间分辨率还较低,很难对区域尺度的气候变化情景做合理的预测。
降尺度法已广泛用于弥补A OG CM 在这方面的不足。
作者采用统计降尺度方法对1月和7月华北地区49个气象观测站的未来月平均温度变化情景进行预估。
采用的统计降尺度方法是主分量分析与逐步回归分析相结合的多元线性回归模型。
首先,采用1961~2000年的N CEP 再分析资料和49个台站的观测资料建立月平均温度的统计降尺度模型,然后把建立的统计降尺度模型应用于H adCM 3SR ES A2和B2两种排放情景,从而生成各个台站1950~2099年1月份和7月份温度变化情景。
结果表明:在当前气候条件下,无论1月还是7月,统计降尺度方法模拟的温度与观测的温度有很好的一致性,而且在大多数台站,统计降尺度模拟气温与观测值相比略微偏低。
统计降尺度方法研究进展综述
统计降尺度方法研究进展综述作者：张明月彭定志胡林涓来源：《南水北调与水利科技》2013年第03期摘要：统计降尺度方法是将大气环流模式GCMs输出的低分辨率的气象资料转换为流域尺度的主要方法之一，现已发展成为气候学中较为完善的领域。
简要介绍了统计降尺度方法的基本原理，包括基本假设条件及主要步骤和关键点；重点介绍统计降尺度方法，大致分为转换函数法、天气分析技术和天气发生器这三类，并对几种方法的国内外应用进展做了阐述；对统计降尺度方法的不确定性研究做了简要介绍。
指出未来研究应重点研究统计降尺度模型的适用条件及范围、提高降水模拟的精度；统计降尺度与动力降尺度两种降尺度结合的方法将是降尺度主要发展方向之一。
关键词：统计降尺度；研究进展；统计降尺度方法；不确定性分析中图分类号：P333文献标识码：A文章编号：16721683（2013）03011805近年来，气候变化及其对水文水资源的影响一直是研究热点。
大气环流模式（Global atmospheric general circulation models，GCMs）为气候变化研究提供了全球尺度的信息，但其输出的分辨率较低，无法将GCMs提供的气候要素信息直接输入相应模型中。
目前，应用较广的方法是通过降尺度技术将GCMs大气尺度或全球尺度信息转变为区域尺度，以提高GCMs 输出的气候信息的分辨率。
降尺度方法通常分为动力降尺度法、统计降尺度法以及动力统计降尺度相结合的方法。
统计降尺度法是建立区域或流域变量与大尺度气候信息间的统计关系，并利用这种关系获得区域或流域未来气候变化情景，其计算量相对较小、省机时，应用较广[1]。
1统计降尺度法的原理统计降尺度利用多年大气环流的观测资料建立大尺度气候要素和区域气候要素之间的统计关系，并用独立的观测资料检验这种关系的合理性，再把这种关系应用于GCMs中输出大尺度气候关系来预估区域未来的气候变化情景。
其实质就是建立大尺度气候预报因子与区域气候变量的统计关系。
气象资料的统计降尺度方法综述
气象资料的统计降尺度方法综述气象资料的统计降尺度方法综述摘要：随着气候变化对人类社会的影响日益凸显，气象资料的统计降尺度方法成为研究气候变化及其对区域尺度的影响的重要手段。
本文对当前气象资料的统计降尺度方法进行综述，包括经验降尺度方法、物理降尺度方法和混合降尺度方法等。
通过总结不同方法的原理、优缺点以及适用范围，为气候变化研究提供参考和指导。
1. 引言气候变化对人类社会的影响越来越显著，对气候变化的认识和预测对于制定相应的应对策略具有重要意义。
气象资料的统计降尺度方法是研究气候变化及其对区域尺度影响的一种重要手段。
本文对当前气象资料的统计降尺度方法进行综述，旨在为进一步研究提供理论基础和方法参考。
2. 经验降尺度方法经验降尺度方法是基于统计方法和经验关系，将大气环境变量从大尺度转换为小尺度。
常用的经验降尺度方法包括回归法、聚类分析法和模式嵌套法等。
回归法通过建立观测站点与大尺度因子的统计回归关系，估算小尺度的气象变量。
聚类分析法通过将观测数据按照相似性进行分类，然后在每个类别内进行小尺度气象参数估计。
模式嵌套法则是通过建立大气环境场景的多层次模式，将大尺度模拟结果转换为小尺度结果。
3. 物理降尺度方法物理降尺度方法是基于数学和物理原理，通过模拟大尺度动力过程来推导小尺度气象参数。
常用的物理降尺度方法包括数值天气预报模式（NWP）和区域气候模式（RCM）。
NWP方法通过运用数值模型对大气运动方程进行离散、近似和求解，再用模型结果进行统计降尺度。
RCM方法在NWP模型基础上进一步发展，通过提高空间分辨率和模式参数化方案，增强对小尺度气象变量模拟能力。
4. 混合降尺度方法混合降尺度方法是结合经验降尺度和物理降尺度方法的综合应用。
一方面，利用经验降尺度方法的优势可以提取大尺度环境因子与小尺度气象变量之间的统计关系；另一方面，结合物理降尺度方法的能力可以模拟大尺度环境场景并将其转换为小尺度参数。
5. 方法评估统计降尺度方法的评估主要包括定量评估和定性评估两种方法。
气象资料的统计降尺度方法综述
气象资料的统计降尺度方法综述一、本文概述随着全球气候变化研究的不断深入，气象数据的获取和精度要求也在逐步提高。
降尺度方法作为将大尺度气候模型输出转化为小尺度高分辨率气象数据的重要工具，其研究和应用越来越受到重视。
本文旨在对气象资料的统计降尺度方法进行全面的综述，探讨其基本原理、方法分类、应用实例以及存在的挑战和未来的发展趋势。
本文将介绍降尺度方法的基本概念和原理，阐述其在气候变化研究、区域气象预测和气象事件模拟等领域的应用价值。
接着，文章将按照统计降尺度方法的分类，详细介绍各种方法的原理、优缺点以及适用范围。
这些方法包括但不限于线性回归、主成分分析、神经网络、随机森林等。
随后，本文将通过具体的应用实例，展示统计降尺度方法在气象数据降尺度处理中的实际效果，并分析其在实际应用中的优缺点。
文章还将讨论当前统计降尺度方法面临的挑战，如模型泛化能力、计算效率、数据同化等问题，并对未来的研究方向和发展趋势进行展望。
通过本文的综述，读者可以对气象资料的统计降尺度方法有更加深入和全面的了解，为其在气象学、环境科学、气候变化研究等领域的进一步应用提供理论支持和实践指导。
二、气象降尺度方法概述气象降尺度方法是一种将大尺度气候模型输出转化为更小尺度、更高分辨率的气候数据的技术。
这种方法在气候变化研究、区域气候模拟、气象事件预测以及环境影响评估等领域具有广泛的应用。
降尺度方法主要基于大气、海洋、陆地表面等复杂系统的物理过程和相互作用，通过数学和统计模型，将大尺度气候模型的结果转化为更小尺度的气候信息。
降尺度方法主要分为动力降尺度（Dynamic Downscaling）和统计降尺度（Statistical Downscaling）两种类型。
动力降尺度通过构建高分辨率的区域气候模型，直接模拟小尺度气候系统的动态过程。
这种方法能够更准确地模拟小尺度气候系统的复杂性和不确定性，但计算量大，需要高性能计算机资源。
统计降尺度则主要利用大尺度气候模型输出与小尺度气候观测数据之间的统计关系，建立统计模型进行降尺度处理。
《2024年统计降尺度法对未来区域气候变化情景预估的研究进展》范文
《统计降尺度法对未来区域气候变化情景预估的研究进展》篇一一、引言气候变化作为当今全球关注的重要问题，对地区经济、生态以及社会稳定造成了深远的影响。
面对日益频繁的气候变化现象，学者们积极探索了多种气候模型进行预测与评估。
统计降尺度法作为一种有效的区域气候变化情景预估手段，正逐渐受到研究者的广泛关注。
本文旨在梳理统计降尺度法在预测未来区域气候变化方面的研究进展，并对其潜在应用与未来发展方向进行探讨。
二、统计降尺度法概述统计降尺度法是一种将全球或粗分辨率的气候模型数据转化为高分辨率的、针对特定区域的统计预测方法。
该方法通过分析气候变量间的统计关系，将大尺度的气候信息转化为小尺度的区域气候变化信息，为区域气候研究提供重要的数据支持。
三、统计降尺度法的研究进展（一）方法与技术发展随着计算机技术的进步和大数据时代的到来，统计降尺度法在方法和技术上得到了显著发展。
现代统计降尺度法不仅考虑了气候变量的空间分布，还引入了地形、植被、土地利用等地理因素，提高了预测的准确性。
此外，机器学习、人工智能等新技术的应用，使得统计降尺度法在处理复杂气候数据时更加高效和准确。
（二）应用领域拓展统计降尺度法在应用领域得到了广泛拓展。
学者们利用该方法对不同地区的降水、温度、风速等气候要素进行了深入研究，为农业、水资源管理、城市规划等领域提供了重要的决策支持。
同时，统计降尺度法还被应用于极端气候事件的预测和研究，如暴雨、洪涝、干旱等，为防范和应对气候变化提供了科学依据。
四、未来区域气候变化情景预估基于统计降尺度法，学者们对未来区域气候变化情景进行了预估。
研究显示，随着全球气候变暖，未来区域气候变化将呈现出更加复杂和多变的趋势。
降水、温度等气候要素将发生显著变化，对地区生态、农业、水资源等产生深远影响。
此外，极端气候事件的发生频率和强度也可能增加，给地区社会经济发展带来挑战。
五、潜在应用与挑战统计降尺度法在区域气候变化研究中的应用具有广阔的前景。
5-1-区域气候变化统计降尺度研究进展_朱宏伟
生态学报2011,31(9):2602 2609Ac ta Ecologica S inica区域气候变化统计降尺度研究进展朱宏伟1,杨 森2,赵旭喆2,熊友才1,2,王绍明1,张 霞1,*(1.石河子大学生命科学学院,石河子 832003;2.兰州大学干旱与草地生态教育部重点实验室,兰州 730000)摘要:统计降尺度方法(the Statisti ca l Downsca ling M e t hods,SD M)是为合理预测区域尺度的气候变化情景而提出的新型研究方法。
统计降尺度法利用多年大气环流的观测资料建立大尺度气候要素和区域气候要素之间的统计关系,并用独立的观测资料检验这种关系的合理性。
把这种关系应用于大气环流模式(G loba l at mo spheric genera l circu lati on m odels,GC M s)中输出大尺度气候信息,来预估区域未来的气候变化情景(如气温和降水)。
同时,10a来降尺度方法在生态过程模拟以及气候变化与生态预报关系拟合研究方面也取得一定进展。
对统计降尺度方法概念的内涵和外延、基本原理和操作步骤的创新研究方面进行了综述,归纳了该方法在模拟区域气候变化中的应用进展、研究热点及发展趋势,介绍了降尺度在生态预报中的相关应用,为相关研究提供参考。
关键词:全球变化;区域气候预测;统计降尺度法;生态预报;研究进展R ecent advances on regional cli m ate change by statistical downscali ng m ethods Z HU H ongw ei1,YANG Sen2,Z HAO Xuzhe2,X I O NG Youca i1,2,WANG Shao m ing1,Z HANG X ia1,*1C olle ge of L i fe Sc i ence,Sh i h e zi University,Shihezi832003,China2M OE K e y La boratory of A ri d and G ra ssl and E col ogy,Lanzhou Universit y,Lanzh ou730000,Ch i naAbstract:The statistical do wnscali ng m ethods(SD M s)are reasonable forecast tools wh ic h w ere recent l y proposed f or clm i ate change scenari os at a reg i onal scale.The SDM are used to establish lar ge scale clm i ate factors,the regional statistical relationsh i p bet w een the clm i ate factors usi ng years o f observat i ons of at m ospheric circulati on,and to test the suitability of t h is re l ationsh i p usi ng i ndepe nde nt observations.Furt her m ore,the relationsh i p is applie d to at m ospheric general circulat i on models(G lobal at mospheric general c irc ulation models,GCM s)to produce lar ge scale clm i ate i nfor mat i on and pre d ict f uture reg i onal clm i ate change scenari os(suc h as te mperature a nd preci pitat i on).In recent years, a variety of sophist i cate d statistical do wnscaling methods have been developed to meet the needs of do mestic and i nter national clm i ate pre d i ction progr a m s a nd to prov i de effect i ve support for reg i onal ecosyste m manage m ent.H o wever,the choice of different stat i st icalm ethods i n a part ic ular reg i on m ust be hi ghl y targeted and effect i ve.It is w idel y accepted that reasonable and c onsi ste nt m eteorological i nput data is a critical factor for modeli ng re g i onal clm i ate change at d ifferent levels.Previous stud i es sho w ed that the GCM s provide the m eans of est m i ating clm i ate change i n the fut ure by prov i d i ng a t m i e series of clm i atic varia b l es.H o wever,there are t wo ma i n proble m s if GC M outputs are directl y use d for reg i onal m i pact studies:1)they are biasedw ith respect to obser vati ons of present clm i ate,and2)the spatial sca le is frequentl y too coarse. T herefore,dyna m ic do wnscaling m et hods e mploy reg i ona l clm i ate models(RCM s),using the output of GCM s as forcing and boundar y condit i ons.The RC M s prov i de sufficie nt i nfor mation for eco l og ical and hydr o l ogical modeli ng o f the m i pact of expecte d clm i ate change at d ifferent levels.O ver t he last decade,quite a fe w studies on the SD M s have been conducted and appli ed i n ec o l ogical predict i on.The recently proposed t heory"coupli ng hu m an and natural syste m s"pr ovides us w it h the possibility of incor porati ng the SDM i n ec o l ogical prediction.In th i s paper,we designed a flo w chart to ill ustrate them ethod of ecological forecasti ng.Due to t he co mplex ity of ec o l ogical pr ocesses,w e c o ll ected a series of factors i ncludi ng social and基金项目:国家重点基础研究发展计划资助项目(973项目)(2009CB825101);国家自然科学基金项目(30670321)收稿日期:2010 10 31; 修订日期:2011 02 22*通讯作者C orres pond i ng author.E m ai:l x i az h@s h z natural factors whic h influence the changes in ecosyste m and reg i onal clm i ate .The m odel proposed here w ill undoubtedly validite and e mphasize the m i portance of the accuracy o f the results on ecolog i ca l forecasti ng .I n the past 10years ,so m e sc ho lars have developed ne w techn i ques or m ethods to forecast eco l og ical pheno mena ,suc h as biolog i ca l i nvasi on ,agr o eco l og ical safety ,f orest carbon si nks ,biolog i cal diversity change ,the eco l og ical carr y i ng capac ity and ot her forecasts .S i gn ificant breakt hroughs have been achieved i n the SDM s of the i nteract i ons bet wee n clm i ate c hange a nd eco l ogical f orecasts .R ecent advances on connotati on and exte nsion of the concept ,basi c pri nci ples and operati ng procedures of SD M s w ere summarized .Th i s paper su mm arizes the appli ca b l e progress ,hot issues and devel opm e ntal trends of the SD M s i n sm i ulat i ng re g ional clm i ate change .T he rev ie w pr ovi des so me initial approac hes for the constructi on of m eteorological and eco l og ical pre d iction models and serves as a reference f or related researc h .K eyW ords :global c ha nge ;estm i at i on of reg i onal clm i ate ;stat i st ical do wnscali ng m ethods ;ecolog ical f orecasts ;advances全球变化已经影响到人类生存环境的各个方面,其中全球气候变暖及其影响空间幅度的差异,必然引起区域降水和气温的变化。
统计降尺度法在我国未来区域气温变化预测中的应用研究
其 中 ， 代 表 ｋ个 Ｐ 主分 量 组 成 的 矩 阵 ， 同 的研 Ｐ Ｃ 不 数 ；为 残 差 部 分 ， 不 能被 多元 回归 方 程 解 释 的部 分 。 ｅ 是 筛 选 得 到 的 通 过 显 著 性 检 验 的 Ｐ 主 分 量 ， 建 立 多 元 Ｃ 再
本 一３ ； ｖ多元 线 性 回归 模 型 的 系 Ｌ ５ ２个 台 站 的 １６ ～ ２ ０ ６ ９ １ ０ ０年 共 ４ ０年 １月 和 ７月 的 气 温 观 究 取 的 ｋ值 不 同 ， 文 取 ｋ ０ 一
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第 １ ９卷 第 ６期
Ｍ ｏ ｅｎ Ｂ ｓ ｅ ｒｄ ｄ ｓ ｙ ｄ ｒ ｕ ｉ ｓ Ｔ ａ ｅＩ ｕ ｔ ｎ ｓ ｎ ｒ ２０ ０ ７年 ６月
统 计 降尺 度 法 在 我 国未来 区域 气温 变化 预 测 中 的应 用研 究
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１ 建立大 尺 度 气 候 与 中 国 各 区域 气 温 之 间的 统 计 主 分 量 解 释 的 部 分 。
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笔 者采用 了 １６～２０ ９ １ ０ ０年 １月 和 ７月 的 Ｎ Ｅ Ｃ Ｐ全 球 月
接 下 来 ， 们 建 立 预 报 因 子 的 主 分 量 与 气 温 之 间 的 多 我
《2024年气象资料的统计降尺度方法综述》范文
《气象资料的统计降尺度方法综述》篇一一、引言随着全球气候变化的影响日益显著，气象资料的准确性和精细度成为了科学研究、农业发展、城市规划等领域不可或缺的依据。
统计降尺度方法作为连接大尺度气象资料与小尺度气象数据的重要桥梁，其在气象学、气候学等领域的地位愈发重要。
本文旨在综述气象资料的统计降尺度方法，探讨其应用及发展现状，为相关领域的研究者提供参考。
二、统计降尺度方法概述统计降尺度方法是通过将大尺度气象资料与小尺度地区的气象数据相结合，实现对小尺度地区气象情况的预测和模拟。
其基本思想是通过统计模型或机器学习等方法，提取大尺度资料中的信息，并结合当地地理、气象特征等数据进行降尺度处理，以得到更加准确的小尺度气象资料。
三、常见的统计降尺度方法1. 回归分析：回归分析是一种常用的统计降尺度方法，其基本思想是利用大尺度的气象资料与小尺度的气象数据进行回归分析，建立两者之间的数学关系，从而实现对小尺度的预测。
常见的回归分析方法包括线性回归、多元回归等。
2. 机器学习方法：随着人工智能技术的发展，机器学习方法在气象资料统计降尺度中得到了广泛应用。
如支持向量机、神经网络等模型，能够通过学习大量数据中的规律和模式，实现对小尺度的预测和模拟。
3. 空间插值法：空间插值法是利用已知的气象资料，通过插值方法推算未知地区的气象数据。
常见的空间插值法包括克里金插值、逆距离加权等。
这些方法可以在考虑地理空间结构的基础上，将大尺度的气象数据有效地传递到小尺度地区。
四、统计降尺度方法的应用及发展统计降尺度方法在气象学、气候学等领域得到了广泛应用。
例如，在农业气象方面，通过对小尺度的气象数据进行预测和模拟，可以更好地指导农业生产；在城市规划方面，通过对城市气候的预测和模拟，可以为城市规划和建设提供科学依据。
此外，随着人工智能等技术的发展，统计降尺度方法的精度和效率也在不断提高。
未来，随着大数据、云计算等技术的发展，统计降尺度方法将更加智能化和精细化，为气象学、气候学等领域的研究提供更加准确的数据支持。
统计降尺度法对未来区域气候变化情景预估的研究进展
统计降尺度法对未来区域气候变化情景预估的研究进展统计降尺度法对未来区域气候变化情景预估的研究进展摘要：气候变化对人类社会和自然生态系统产生了广泛且深远的影响，对未来气候变化进行准确预估对于采取适当的应对措施至关重要。
统计降尺度法是一种常用的方法，通过将全球气候模式的输出数据降尺度到区域尺度，可以提供高分辨率的气候变化情景预估。
本文综述了统计降尺度法在未来区域气候变化预估中的应用，并对其在方法改进、数据源选择和模型评估等方面的研究进展进行了探讨。
1.引言气候变化已成为全球范围内的重要议题。
科学家们通过模拟全球气候系统的大气环流、海洋运动等过程，得出了全球气候变化的一些总体趋势。
然而，这种全球气候模式的输出往往具有较粗糙的空间分辨率，无法满足一些研究和决策的需求。
为了解决这一问题，统计降尺度法被广泛应用于区域气候变化情景预估。
2.统计降尺度法的基本原理统计降尺度法是一种将全球气候模式输出的地理空间数据降尺度到区域尺度的方法，其基本原理是通过建立全球气候模式输出数据与区域尺度观测数据的统计模型，来推断未来在区域尺度上的气候变化情景。
具体而言，统计降尺度法包括两个关键步骤：模型训练和模型应用。
模型训练阶段一般使用过去观测的气候数据和对应的全球气候模式输出数据进行统计分析，建立一个地理空间上的统计模型。
而模型应用阶段则将该模型应用于未来的全球气候模式输出数据，得出未来的区域尺度气候变化情景预估。
3.统计降尺度法的应用统计降尺度法在未来区域气候变化情景预估中的应用相当广泛。
其在农业、水资源、生态环境及城市规划等领域中发挥了重要作用。
以农业为例，气候变化对农作物的耕种区划、产量和品质等产生了深远的影响。
通过统计降尺度法，可以获得更为准确的未来农作物适宜种植区域和产量预估，并为农业管理和政策制定提供科学依据。
此外，统计降尺度法还可以用于预估未来区域的水资源变化情景，为水资源规划和管理提供参考。
4.统计降尺度法的改进和挑战虽然统计降尺度法在未来区域气候变化预估中取得了一些成果，但仍面临一些挑战。
统计降尺度方法研究进展综述
统计降尺度方法研究进展综述统计降尺度方法研究进展综述随着数据的广泛应用和大数据时代的到来，数据量的快速增长给数据处理和分析带来了巨大的挑战。
高维度数据不仅增加了计算的复杂性，还使得数据的可解释性和可视化变得困难。
为了解决这些问题，统计降尺度方法被广泛应用于高维数据的降维和特征提取。
本文将综述近年来统计降尺度方法的研究进展，重点介绍了主成分分析、线性判别分析、核主成分分析和稀疏编码等方法。
主成分分析(Principal Component Analysis, PCA)是一种最常用的统计降尺度方法。
它通过线性变换将高维数据映射到低维空间中，使得映射后的数据保持原始数据的信息最大化。
PCA的优点在于简单易懂、计算效率高，可以用于对数据进行降维和特征提取。
然而，PCA在处理非线性数据时效果不佳。
为了解决这个问题，研究人员提出了核主成分分析(Kernel Principal Component Analysis, KPCA)方法。
KPCA通过引入核函数将数据映射到高维特征空间，然后在特征空间中进行PCA，将数据降维到低维空间。
KPCA在处理非线性数据时具有较好的效果，但计算复杂度较高。
线性判别分析(Linear Discriminant Analysis, LDA)是一种经典的统计降尺度方法，主要用于分类和模式识别的任务。
LDA通过最大化类间的散度和最小化类内的散度来学习一个最优的低维子空间。
在这个子空间中，数据被投影到一个最有区分性的方向上。
与PCA不同的是，LDA考虑了类别信息，因此在处理分类问题时具有较好的性能。
然而，LDA也有一个限制，即它是一种监督学习方法，对于无标签数据很难使用。
稀疏编码(Sparse Coding)是一种基于字典学习的降尺度方法，在近年来得到了广泛的研究。
稀疏编码通过学习一个稀疏表示字典，将高维数据映射到低维子空间。
在低维子空间中，数据的稀疏表示可以更好地捕捉数据的结构和特征。
统计降尺度方法研究进展综述
统计降尺度方法研究进展综述统计降尺度方法研究进展综述引言：随着大数据时代的到来，数据规模的快速增长给统计分析和计算带来了新的挑战。
面对高维数据，传统的统计方法往往受到维数灾难的限制，尤其在特征选择、模型建立和预测等方面存在困难。
为了解决这一问题，降尺度方法被提出并逐渐广泛应用。
本文旨在对统计降尺度方法的研究进展进行综述。
一、降尺度方法的基本概念和分类降尺度方法是指通过降低数据的维度，从而减少数据规模和复杂性，提高统计分析和计算效率的方法。
降尺度方法可以根据降维的方式和目标进行分类。
1.1 降维方式降维方式可以分为线性降维和非线性降维。
线性降维方法主要通过线性变换将高维数据映射到低维空间，常用的方法有主成分分析（PCA）、因子分析和线性判别分析（LDA）等。
非线性降维方法则通过非线性映射将高维数据映射到低维空间，例如核主成分分析（KPCA）和局部线性嵌入（LLE）等。
1.2 降维目标根据降维的目标，可以将降维方法分为投影和流形。
投影方法主要通过将高维数据映射到低维子空间来实现数据降维，例如PCA和LDA等。
流形方法则认为高维数据可能分布在一个低维流形上，因此通过构建这个流形来降维，例如LLE和等距映射（Isomap）等。
二、经典降尺度方法研究综述2.1 主成分分析主成分分析（PCA）是一种常用的线性降维方法。
它通过寻找数据的主要方向，将原始数据映射到这些方向上，并且保持数据的最大方差。
PCA的主要思想是将高维数据映射到低维空间，以捕捉数据中的主要信息。
PCA在多个领域中得到广泛应用，如图像处理、模式识别和信号处理等。
2.2 线性判别分析线性判别分析（LDA）是一种常用的线性降维方法，也是一种监督降维方法。
LDA的目标是将数据投影到低维空间，以最大限度地增加类别间的差异性，同时最小限度地增加类别内的差异性。
LDA在模式识别和生物信息学等领域有广泛的应用。
2.3 非线性降维方法除了线性降维方法外，非线性降维方法也得到了广泛的研究和应用。
气候影响评价中统计降尺度若干问题的探讨
气候影响评价中统计降尺度若干问题的探讨气候影响评价中统计降尺度若干问题的探讨一、引言气候变化对人类社会和自然生态系统产生了广泛而深远的影响，因此对气候影响的评价工作显得尤为重要。
在气候影响评价中，尺度问题一直是一个关键议题。
由于气候系统的分布特征和复杂性，准确评估气候影响的尺度是一项具有挑战性的任务。
本文旨在探讨统计降尺度方法在气候影响评价中面临的若干问题，以及对这些问题进行解决的可能思路。
二、降尺度方法概述降尺度是指将高分辨率气候数据转化为地面观测点上的低分辨率数据。
降尺度方法主要分为两类：物理降尺度和统计降尺度。
物理降尺度方法是利用计算机模型将大气运动方程和热力学方程等进行数值模拟，然后通过模型输出数据进行降尺度。
而统计降尺度方法是通过数学统计方法分析高分辨率和低分辨率数据之间的关系，通过建立统计模型来实现降尺度。
三、统计降尺度方法的问题与挑战1. 数据不确定性：由于气候系统的复杂性和不确定性，降尺度结果存在一定的误差。
这是由于模型的参数设置、观测数据的缺失、对统计关系的假设等原因导致的。
如何减小降尺度结果的不确定性是目前需要解决的重要问题之一。
2. 空间非均匀性问题：气候系统在空间上的分布不均匀性是评估气候影响的一个重要问题。
降尺度方法需要将高分辨率数据转化为观测点的低分辨率数据，而观测点如何选取，以及如何准确估算观测点上的气候变量，仍然是一个具有挑战性的问题。
3. 时间不连续性问题：气候系统的变化具有时间关联性，而统计降尺度方法在分析时候要求数据是独立同分布的。
尽管可以利用时间序列分析方法来考虑时间关联性，但如何恰当地建立时间序列模型仍然是一个亟需解决的问题。
4. 缺乏可靠的验证方法：统计降尺度方法需要依赖观测数据对降尺度结果进行验证。
然而，由于观测数据的有限性和分布不均匀性，以及对观测数据的误差估计等问题，缺乏可靠的验证方法是一个困扰统计降尺度方法发展的重要问题。
四、解决问题的思路与方法1. 集成多模型方法：可以通过集成多个模型的降尺度结果，以减小降尺度结果的不确定性。
《2024年统计降尺度法对未来区域气候变化情景预估的研究进展》范文
《统计降尺度法对未来区域气候变化情景预估的研究进展》篇一一、引言气候变化已经成为全球范围内的热点问题，随着科技的不断进步和研究的深入，我们对于未来区域气候变化的预测也愈加准确。
统计降尺度法作为预测区域气候变化的重要手段之一，其研究进展对于提高气候变化预测的精度和准确性具有重要意义。
本文旨在探讨统计降尺度法在区域气候变化情景预估方面的研究进展，以期为相关研究提供参考。
二、统计降尺度法概述统计降尺度法是一种将全球气候模型输出的气候变化信息转化为区域尺度的气候预测信息的方法。
该方法通过建立统计关系，将大尺度的气候变量与小尺度的气候变量进行关联，进而实现从全球尺度到区域尺度的转换。
统计降尺度法具有较高的灵活性和可操作性，被广泛应用于气候变化情景预估、气候适应性评估等方面。
三、研究进展1. 数据来源与处理随着观测技术和模拟技术的发展，统计降尺度法所依赖的数据源越来越丰富。
研究者们开始使用更精细的全球气候模型输出数据、遥感数据、地面观测数据等，以提高预测的精度和准确性。
同时，数据处理技术也不断更新，如机器学习、人工智能等技术的应用，使得数据处理更加高效和准确。
2. 方法创新与优化在统计降尺度法的研究中，研究者们不断探索新的方法和优化现有方法。
例如，通过引入更多的气象要素、地形因素、土地利用等因素，建立更加复杂的统计模型，以提高预测的精度和可靠性。
此外，研究者们还尝试将多种降尺度方法进行集成，以充分利用各种方法的优点，提高预测的准确性和稳定性。
3. 区域气候变化情景预估统计降尺度法在区域气候变化情景预估方面的应用取得了显著的成果。
研究者们利用统计降尺度法对未来区域气候变化的趋势、变化幅度、变化频率等进行预测，为气候适应性规划和应对气候变化提供了重要的科学依据。
同时，统计降尺度法还可以用于评估气候变化对农业、水资源、生态环境等方面的影响，为相关领域的可持续发展提供支持。
四、挑战与展望尽管统计降尺度法在区域气候变化情景预估方面取得了显著的进展，但仍面临一些挑战。
区域气候动力降尺度方法研究综述
区域气候动力降尺度方法研究综述1. 引言区域气候动力降尺度方法是一种将全球气候模型的输出转换为更高空间分辨率和更详细的地理特征的方法。
这种技术在气候研究、水资源管理和气候灾害风险评估等领域具有重要的应用价值。
本文将对区域气候动力降尺度方法进行综述，并探讨其研究现状和未来的发展方向。
2. 区域气候动力降尺度方法的定义和原理2.1 定义区域气候动力降尺度方法是指将全球气候模型的输出数据转换为更高空间分辨率的地区气候数据的方法。
2.2 原理区域气候动力降尺度方法基于以下原理： - 全球气候模型（GCM）是基于全球尺度进行模拟和预测的，其输出数据的空间分辨率较低。
区域气候动力降尺度方法通过将全球气候模型的输出数据进行空间插值和统计处理，得到更高空间分辨率的地区气候数据。
- 区域气候动力降尺度方法还考虑了地理特征的影响，如地形、土壤类型和植被分布等。
通过将这些地理特征与全球气候模型的输出数据结合，可以获得更准确的地区气候数据。
3. 区域气候动力降尺度方法的研究现状3.1 统计降尺度方法统计降尺度方法是最常用的区域气候动力降尺度方法之一。
该方法基于统计学原理，通过建立全球气候模型输出数据和地区气候观测数据之间的关系模型，预测地区气候变量的空间分布。
3.1.1 线性回归模型线性回归模型是最简单的统计降尺度方法之一。
该方法通过建立全球气候模型输出数据和地区气候观测数据之间的线性回归关系，预测地区气候变量的空间分布。
3.1.2 神经网络模型神经网络模型是一种具有强大拟合能力的统计降尺度方法。
该方法通过建立全球气候模型输出数据和地区气候观测数据之间的神经网络关系，预测地区气候变量的空间分布。
3.2 物理降尺度方法物理降尺度方法是基于物理过程的区域气候动力降尺度方法。
该方法通过建立地区气候模式和全球气候模型之间的关联，模拟地区气候变量的空间分布。
3.2.1 区域气候模式区域气候模式是一种在地区尺度模拟和预测气候变量的模型。
区域气候动力降尺度方法研究综述
区域气候动力降尺度方法研究综述一、引言区域气候动力降尺度方法是指将全球或大尺度的气候模式输出结果通过一定的方法转化为小尺度的区域气候模拟结果，以更好地反映区域气候变化。
本文将对该领域的研究现状和未来发展进行综述。
二、区域气候动力降尺度方法的分类1. 基于统计学方法的降尺度方法基于统计学方法的降尺度方法通过建立全球或大尺度气候模式输出结果与小尺度观测数据之间的关系，从而预测小尺度气候变量。
常用的统计学方法包括回归分析、神经网络和支持向量机等。
2. 基于物理学原理的降尺度方法基于物理学原理的降尺度方法通过将全球或大尺度气候模式输出结果分解为各个物理过程，并在小尺度上进行修正和调整，得到小尺度气候变量。
常用的物理学原理包括热力学平衡、辐合辐散和垂直运动等。
3. 混合型降尺度方法混合型降尺度方法将统计学方法和物理学原理相结合，既考虑全球或大尺度气候模式输出结果与小尺度观测数据之间的关系，又考虑各个物理过程在小尺度上的修正和调整。
三、区域气候动力降尺度方法的应用1. 气候变化研究区域气候动力降尺度方法可以用于预测未来气候变化趋势和极端事件发生的可能性，为制定应对气候变化的政策提供科学依据。
2. 气象灾害预警区域气候动力降尺度方法可以用于预测台风、暴雨等天气灾害发生的时间、地点和强度，提前做好防范措施。
3. 农业生产管理区域气候动力降尺度方法可以用于预测农作物生长季节内的降水量和温度等气象条件，为农业生产管理提供科学依据。
四、区域气候动力降尺度方法存在的问题及未来发展方向1. 数据不确定性问题由于观测数据不足以覆盖所有小尺度空间，区域气候动力降尺度方法在预测小尺度气象变量时存在一定的不确定性。
2. 模型参数选择问题区域气候动力降尺度方法需要选择合适的模型参数，对模型的准确性和可靠性有重要影响。
3. 多模式集成问题未来发展方向是将多个降尺度模型进行集成，提高预测精度和可靠性，并加强对数据不确定性问题的研究。
五、结论区域气候动力降尺度方法是目前气象学领域的热点研究方向之一。
《2024年气象资料的统计降尺度方法综述》范文
《气象资料的统计降尺度方法综述》篇一一、引言随着全球气候变化的日益严峻，气象资料的研究和应用变得越来越重要。
而统计降尺度方法作为一种将大尺度气象资料降为小尺度的重要技术手段，被广泛应用于气候变化预测、天气预报以及气候模拟等多个领域。
本文将对气象资料的统计降尺度方法进行综述，探讨其原理、方法和应用现状。
二、统计降尺度方法概述统计降尺度方法是一种基于统计学原理的气象资料处理方法，其基本思想是通过建立大尺度气象要素与小尺度气象要素之间的统计关系，将大尺度的气象资料降为小尺度的气象资料。
该方法具有简单易行、计算效率高等优点，因此在气象学领域得到了广泛应用。
三、统计降尺度方法分类根据不同的原理和方法，统计降尺度方法可以分为以下几类：1. 线性统计降尺度方法：该方法基于线性回归原理，通过建立大尺度气象要素与小尺度气象要素之间的线性关系，实现降尺度的目的。
2. 非线性统计降尺度方法：相较于线性统计降尺度方法，非线性方法更能够准确地描述复杂的气象要素关系。
常见的方法包括神经网络、支持向量机等。
3. 插值法：插值法是通过在空间域上插值来将大尺度的气象资料转化为小尺度的气象资料。
常见的插值法包括空间插值和时间插值等。
四、统计降尺度方法的应用统计降尺度方法在气象学领域的应用非常广泛，主要包括以下几个方面：1. 气候变化预测：通过统计降尺度方法，可以将全球或区域的气候模型输出结果转化为更小尺度的气候数据，为气候变化预测提供重要依据。
2. 天气预报：在天气预报中，统计降尺度方法可以用于提高预报的精度和分辨率，为人们提供更准确的天气信息。
3. 气候模拟：在气候模拟中，统计降尺度方法可以用于将模拟结果转化为更小尺度的气候数据，为研究气候变化机制提供重要依据。
五、研究现状与展望目前，统计降尺度方法已经得到了广泛的应用和研究。
随着计算机技术的不断发展，越来越多的研究者开始尝试将机器学习、深度学习等先进技术应用于统计降尺度方法中，以提高其准确性和效率。
《2024年气象资料的统计降尺度方法综述》范文
《气象资料的统计降尺度方法综述》篇一一、引言气象资料的降尺度方法是近年来气象学领域中一个重要的研究方向。
随着全球气候变化和区域精细化预报需求的增加，如何将大尺度的气象资料降尺度至小尺度，以更好地满足实际需求，成为气象学界的研究热点。
本文将对统计降尺度方法进行概述，从方法分类、发展历程、技术要点和案例应用等方面展开介绍。
二、气象资料统计降尺度方法概述统计降尺度方法是一种基于历史气象数据和统计模型，将大尺度气象资料转化为小尺度气象资料的方法。
该方法主要依赖于历史数据间的统计关系，通过建立不同尺度之间的联系，实现对小尺度气象资料的预测和模拟。
（一）方法分类根据不同的应用场景和需求，统计降尺度方法可以分为多种类型。
主要包括基于空间插值的方法、基于时间序列分析的方法和基于机器学习的方法等。
1. 基于空间插值的方法：该方法主要利用空间插值技术，如反距离加权法、克里金插值法等，将大尺度的气象资料进行空间插值，以得到小尺度的气象资料。
2. 基于时间序列分析的方法：该方法主要利用时间序列分析技术，如自回归滑动平均模型（ARIMA）、时间序列神经网络等，对历史气象数据进行建模和预测，以实现对小尺度气象资料的预测。
3. 基于机器学习的方法：随着机器学习技术的发展，越来越多的研究者开始将机器学习算法应用于气象资料的降尺度。
如支持向量机、随机森林、深度学习等算法在气象资料降尺度中取得了较好的效果。
（二）发展历程统计降尺度方法的发展经历了从简单到复杂、从单一到综合的过程。
早期的方法主要基于简单的空间插值和时间序列分析技术，随着技术的发展和研究的深入，逐渐引入了更复杂的模型和算法。
同时，随着机器学习技术的发展，基于机器学习的降尺度方法逐渐成为研究热点。
（三）技术要点统计降尺度方法的技术要点主要包括数据准备、模型选择和模型评估等环节。
1. 数据准备：在进行降尺度之前，需要收集并整理历史气象数据，包括大尺度和小尺度的气象数据。
同时，还需要对数据进行预处理，如缺失值处理、异常值处理等。
统计降尺度法对华北地区未来区域气温变化情景的预估
第 ３卷 第 ５ １ 期 ２０ ０ ７年 ９月ｏ ５ １３ ．
Ｓ ｐ． ２ ０ ｅｔ ０７
Ｃｈｎ ｓ ｏ ｒ ａ ｆＡｔ ｏ ｐ ｅ ｉ Ｓ ｉｎ ｅ ｉｅ ｅＪ ｕ ｎ ｌｏ ｍ ｓ ｈ ｒｃ ｃｅ ｃ ｓ
３中国气象局 国家气候 中心气候研究开放实验室 ，北京 ４兰州大学大气科学学 院，甘肃 ７ ０ ０ ３００
１ ０ ８ ００１
摘
要
迄今 为止 ， 大部分海气耦合气候 模式 （ ＯＣ Ａ ￣Ｍ）的空间分 辨率 还较低 ，很难 对 区域 尺度 的气候 变化 情
景做合理 的预测 。降尺度法 已广泛用于弥补 Ａ０ Ｃ 在这方面 的不足 。作者 采用统 计降 尺度方法 对 １月和 ７月 ＧＭ 华北地 区 ４ ９个气象观测站 的未来月 平均温度变化情景进行 预估 。采 用的统计降尺度 方法是 主分量分 析与逐步 回 归分析相结合 的多元线性 回归模型 。首先 ， 采用 １ ６ ￣２０ ９ １ ０ ０年的 ＮＣ Ｐ再分 析资料和 ４ 个台站 的观测资料 建立 Ｅ ９ 月 平均温度的统计降尺度模 型， 然后把 建立的统计降尺度模 型应用 于 Ｈａ Ｃ Ｒ ＳＡ２和 Ｂ ｄ Ｍ３Ｓ Ｅ ２两种排放情 景 ， 从 而生成各个台站 １ ５￣２ ９ 年 １ ９０ ０９ 月份和 ７ 月份温度变化情 景。结果表明 ： 当前气候 条件 下 ， 在 无论 １ 月还 是 ７月 ， 统计 降尺度方法模拟 的温度与观测的温度有很好 的一致性 ， 而且在大多数 台站 ， 统计降尺度模拟气 温与观测值相 比 略微偏低 。对于未来气候情景的预估方面 ， 无论 １ 月还是 ７ ，也无论是 ＨａＣ Ｒ ＳＡ 月 ｄ Ｍ３Ｓ Ｅ ２还是 Ｂ 排 放情景驱动 ２ 统计模 型， 结果表明大多数 的站点都存在温度的明显上升趋势 ，同时 ７月的上升趋势与 １ 月相 比偏低 。
统计降尺度法对未来区域气候变化情景预估的研究进展3
第20卷第3期2005年3月地球科学进展ADVANCES I N E ART H SC I ENCEVol.20 No.3Mar.,2005文章编号:100128166(2005)0320320210统计降尺度法对未来区域气候变化情景预估的研究进展3范丽军1,符淙斌1,陈德亮2,3(1.中国科学院大气物理研究所东亚区域气候—环境重点实验室,北京 100029;2.Earth Sciences Centre,G teborg University,S weden 40530;3.中国气象局国家气候中心,气候研究开放实验室,北京 100081)摘 要:由于迄今为止大部分的海气耦合气候模式(AOGC M)的空间分辨率还较低,很难对区域尺度的气候变化情景做合理的预测,降尺度法已广泛用于弥补AOGC M在这方面的不足。
简要介绍了3种常用的降尺度法:动力降尺度法、统计降尺度法和统计与动力相结合的降尺度法;系统论述了统计降尺度方法的理论和应用的研究进展,其中包括:统计降尺度法的基本假设,统计降尺度法的优缺点,以及常用的3种统计降尺度法;还论述了用统计降尺度法预估未来气候情景的一般步骤,以及方差放大技术在统计降尺度中的应用;同时还强调了统计降尺度方法和动力降尺度方法比较研究在统计降尺度研究中的重要性;最后指出统计与动力相结合的降尺度方法将成为降尺度技术的重要发展方向。
关 键 词:统计降尺度法;动力降尺度法;统计与动力相结合的降尺度法;海气耦合气候模式(AOGC M);未来区域气候变化情景中图分类号:P432+11 文献标识码:A0 引 言海气耦合气候模式(AOGC M)对于预估大尺度未来全球气候变化来说,是目前最重要也是最可行的方法。
AOGC M能相当好地模拟出大尺度最重要的平均特征;特别是能较好地模拟高层大气场、近地面温度和大气环流。
但是由于目前AOGC M输出的空间分辨率较低,缺少区域气候信息,很难对区域气候情景做精确的预测。
统计降尺度法在我国未来区域气温变化预测中的应用研究
统计降尺度法在我国未来区域气温变化预测中的应用研究利用1961～2000年NCEP再分析资料与中国562个气象台站的历史气温观测资料，并利用主分量分析与逐步回归相结合的统计降尺度方法，建立大尺度气候预报因子与中国各气象站点1月和7月气温的统计降尺度模式；将主分量分析和逐步回归相结合的统计降尺度模型应用于全球气候模式HadCM3模拟的两种排放情景的预报因子，估计中国562台站的当前和未来气温变化情景，并与区域气候模式PRECIS的模拟结果进行比较。
标签：统计降尺度法；气温；变化预测；应用1 建立大尺度气候与中国各区域气温之间的统计联系(1)使用数据。
笔者采用了1961～2000年1月和7月的NCEP全球月平均再分析资料作为观测的大尺度气候资料，空间分辨率为 2.5×2.5o，共有144×73个经纬网格；并使用了全国562个台站的1961～2000年共40年1月和7月的气温观测资料。
(2)采用的统计降尺度方法。
采用主分量分析（PCA）与逐步线性回归相结合的统计降尺度方法，并采用历史观测资料，建立大尺度气候预报因子与地面月平均温度的统计模式。
筛选得到的通过显著性检验的PC主分量，再建立多元线性模型。
用PC obs同样代表筛选后的j个PC主分量组成的矩阵，其中j对于不同的站点n值不同，且j<k。
对于多元线性回归系数Lpc的估计可以由以下方程得到：对于两个预报因子的联合，采用两个场相联合的PCA分析方法（CPCA），也就是首先把两个变量场在空间上联合，再对联合场进行主分量分析，它的优点是可以更好的揭示两个场之间的物理联系，具体如下：假设一个预报因子为A，另外一个预报因子为B，ai，t和bj，t分别为两个预报因子场在第i，j个空间点的时间序列，假设n1，n2分别为两个场的空间点数，那么两个场的联合为：其中两个预报因子的联合场AB就共有n1+n2个空间点了，然后按照与单独的预报因子相同的方法进行PCA分析，建立多元线性回归模型，从而分析两个场对区域气候的共同影响。
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第20卷第3期2005年3月地球科学进展ADVANCES I N E ART H SC I ENCEVol.20 No.3Mar.,2005文章编号:100128166(2005)0320320210统计降尺度法对未来区域气候变化情景预估的研究进展3范丽军1,符淙斌1,陈德亮2,3(1.中国科学院大气物理研究所东亚区域气候—环境重点实验室,北京 100029;2.Earth Sciences Centre,G teborg University,S weden 40530;3.中国气象局国家气候中心,气候研究开放实验室,北京 100081)摘 要:由于迄今为止大部分的海气耦合气候模式(AOGC M)的空间分辨率还较低,很难对区域尺度的气候变化情景做合理的预测,降尺度法已广泛用于弥补AOGC M在这方面的不足。
简要介绍了3种常用的降尺度法:动力降尺度法、统计降尺度法和统计与动力相结合的降尺度法;系统论述了统计降尺度方法的理论和应用的研究进展,其中包括:统计降尺度法的基本假设,统计降尺度法的优缺点,以及常用的3种统计降尺度法;还论述了用统计降尺度法预估未来气候情景的一般步骤,以及方差放大技术在统计降尺度中的应用;同时还强调了统计降尺度方法和动力降尺度方法比较研究在统计降尺度研究中的重要性;最后指出统计与动力相结合的降尺度方法将成为降尺度技术的重要发展方向。
关 键 词:统计降尺度法;动力降尺度法;统计与动力相结合的降尺度法;海气耦合气候模式(AOGC M);未来区域气候变化情景中图分类号:P432+11 文献标识码:A0 引 言海气耦合气候模式(AOGC M)对于预估大尺度未来全球气候变化来说,是目前最重要也是最可行的方法。
AOGC M能相当好地模拟出大尺度最重要的平均特征;特别是能较好地模拟高层大气场、近地面温度和大气环流。
但是由于目前AOGC M输出的空间分辨率较低,缺少区域气候信息,很难对区域气候情景做精确的预测。
Cubasch等[1]对几个低分辨率AOGC M模式预测地中海盆地区域情景做了较为详细的比较,结果表明这些AOGC M模式模拟的近地面温度比降水要好得多,但是模拟的温度和降水都有很大的误差。
R isbey等[2]将不同分辨率的CC M2模式应用于美国加州萨克曼多(Sacra ment o),结果发现尽管模式产生了较符合实际的年平均降水,但是其概率分布与观测值相比有明显的差距。
这些事实表明AOGC M模式能较好地模拟大尺度气候变化,但是在模拟区域尺度方面很不理想。
目前有2种方法可以弥补AOGC M预测区域气候变化情景的不足,一是发展更高分辨率的AOGC M模式[3,4];另一种方法就是降尺度法。
由于提高AOGC M的空间分辨率需要的计算量很大,降尺度方法是更为可选的方法。
降尺度法是基于这样一种观点:区域气候变化情景是以大尺度(如大陆尺度甚至行星尺度)气候为条件的[5,6],它就是把大尺度、低分辨率的AOGC M输出信息转化为区域尺度3 收稿日期:2003210224;修回日期:2004208223.3基金项目:国家重点基础研究发展规划项目“我国生存环境演变和北方干旱化趋势预测研究”(编号:G1999043400);中国科学院海外杰出学者基金项目“一种新的降尺度模式的研制及其在中国区域气候预测中的应用”(编号:200122210);科技部项目“全球与中国气候变化的检测和预估”(编号:2001BA611B201);瑞典STI N T基金会资助项目1 作者简介:范丽军(19762),女,山西省新绛人,博士研究生,主要从事统计降尺度法的应用研究1E2ma il:fanlj@的地面气候变化信息(如气温、降水),从而弥补AOGC M对区域气候预测的局限。
目前应用的降尺度法共有3种[10]:一种是动力降尺度法;第二种是统计降尺度法,W ilby等[7～9]对此方法的应用做了较为详细的介绍;第三种是统计与动力相结合的降尺度法,文献[10～14]都是统计—动力降尺度法应用的例子。
这3种降尺度法的共同点就是都需要AOGC M模式提供大尺度气候信息。
动力降尺度法就是利用与AOGC M耦合的区域气候模式RC M[15,16]来预估区域未来气候变化情景,它的优点就是物理意义明确,能应用于任何地方而不受观测资料的影响,也可应用于不同的分辨率。
但它的缺点就是计算量大、费机时;区域模式的性能受AOGC M提供的边界条件的影响很大,区域耦合模式在应用于不同的区域时需要重新调整参数[17]。
而统计降尺度法和动力与统计相结合的降尺度法恰好能弥补动力降尺度法的不足。
动力降尺度法的应用和研究在国内已经很多,虽然统计降尺度法预估未来区域气候情景在国外应用已有不少,但国内对这方面的研究却几乎没有。
本文主要对统计降尺度和统计—动力相结合的降尺度法做系统的阐述,以便使读者对这个方法有个较为全面的了解。
1 统计降尺度法的基本原理统计降尺度法利用多年的观测资料建立大尺度气候状况(主要是大气环流)和区域气候要素之间的统计关系,并用独立的观测资料检验这种关系,最后再把这种关系应用于AOGC M输出的大尺度气候信息,来预估区域未来的气候变化情景(如气温和降水)。
换句话说,就是需要建立大尺度气候预报因子与区域气候预报变量间的统计函数关系式:Y=F(X)(1)其中X代表大尺度气候预报因子,Y代表区域气候预报变量,F为建立的大尺度气候预报因子和区域气候预报变量间的一种统计关系。
一般说来,F是未知的,需要通过动力方法(区域气候模式模拟)或统计方法(观测资料确定)来得到。
统计降尺度法基于以下3条假设:(1)大尺度气候场和区域气候要素场之间具有显著的统计关系。
(2)大尺度气候场能被AOGC M模式很好地模拟。
(3)在变化的气候情景下,建立的统计关系是有效的。
统计降尺度法的优点在于它能够将AOGC M输出中物理意义较好、模拟较准确的气候信息应用于统计模式,从而纠正AOGC M的系统误差,而且不用考虑边界条件对预测结果的影响,它最大的优点就是与区域耦合模式相比,计算量相当小,节省机时;它的缺点就是需要有足够的观测资料来建立统计模式,而且统计降尺度法不能应用于大尺度气候要素与区域气候要素相关不明显的地区[17]。
在以往的统计降尺度法研究中常用的统计降尺度方法很多,概括起来主要有以下3种:转换函数法;环境分型技术;天气发生器。
现分别对这3种统计降尺度方法的应用做简单的介绍。
1.1 转换函数法在统计降尺度法中应用最多的方法就是转换函数法,转换函数法中有很多不同的统计方法,主要可分为2种类型,一种是线性的转换函数法,另一种是非线性转换函数法。
以往统计降尺度的研究中,最常用的线性方法就是线性回归方法,最简单的统计降尺度方法就是建立大尺度气候场与地面气候变量场之间的多元线性回归方程[18～22]。
Sail or等[18]用多元线性回归方法模拟了美国站点的气温,Mur2 phy[19]也用同样的技术模拟了欧洲的月平均气温和降水,Hellstr m等[20]估计了瑞典的月降水。
还有一些回归方法,如逐步线性回归[23～25]、主分量分析与多元线性回归相结合方法[26～28]、主分量分析与逐步线性回归相结合[29]等方法。
另一种线性统计方法是典型相关分析CCA, CCA方法在气候研究中已经得到广泛的应用[30]。
近几年已经开始把CCA方法应用于统计降尺度[31～33]。
如Busui oc等[31]用E OF2CCA方法估计瑞典的降水;与CCA相似的奇异值分解(S VD)方法也开始应用于统计降尺度[34～37]。
O shi m a等[37]把PCA2CCA和S VD方法应用于日本预测当地的降水,对2种方法做了比较,结果表明S VD方法预测结果优于PCA2CCA。
还可以使用一些逐级线性和非线性内差法[38～40]来进行回归。
在统计降尺度方法的研究中还常用一种非线性方法就是人工神经网络法(ANN)。
人工神经网络是由大量的神经元广泛相互连接而成的复杂网络系统,它是在现代神经科学成果基础上提出来的,反映了人脑功能的若干基本特征,但并不是神经系统的逼真描述,而只是一种抽象的数学模型,是一种具有高速非线性的超大规模连续时间动力学系统。
它实质上是一门非线性科学,其优点是具有并行处理、容错123第3期 范丽军等:统计降尺度法对未来区域气候变化情景预估的研究进展 性、自学习等功能[41]。
Mpelas oka等[42]成功地用ANN模拟了新西兰(Ne w Zealand)的月平均气温和降水。
文献[43～46]也是人工神经网络应用的例子。
1.2 环流分型技术环流分型技术就是对与区域气候变化相关的大尺度大气环流进行分类,一般可以利用大尺度大气环流信息如海平面气压、位势高度场、气流指数(U, V,ζ)、风向、风速、云量等对大气环流分型。
常见的分型技术一般有2种:一种是主观的分型技术如La mb W eather Type[47,48]、Gr oss wetterlagen等,它的优点就是可以充分应用气象工作者的气象知识和经验积累,缺点就是其结果不能被重建,而且只能应用于特定的区域;另一种分型技术为客观分型技术,主要是以统计方法进行的分型技术,如PCA、CCA、平均权重串组法[49]、PCA—平均权重串组相结合[50]的方法、人工神经网络分类法[51]和模糊规则为基础的分类方法[52,53]等。
把环流分型方法应用于统计降尺度时,首先应用已有的大尺度大气环流和区域气候变量的观测资料对与区域气候变量相关的大气环流分型,其次计算各环流型平均值、发生的频率和方差分布以及在各天气型发生情况下区域气候量如气温或降水的平均值、发生的频率和方差分布,最后通过把未来环流型的相对频率加权到区域气候状态得到未来区域气候值。
一般情况下区域的气候状态由观测资料得到,如:Conway等[54]将La mb主观分型技术应用于英国西北部估计该地区月降水量和年平均降水概率, Bárdossy等[53]应用以模糊规则为基础的分类法(fuzzy2rules2classificati on)模拟了德国(Ger many)和希腊(Greece)的气温和降水。
另外区域气候状态还可以由区域气候模式RC M模拟得到,这种统计降尺度和区域气候模拟相结合的方法就称为统计—动力降尺度法[10～14]。
这种方法集合了统计降尺度法和动力降尺度法的优点。
与动力降尺度法相比,减少机时;与统计降尺度法相比,不再依赖于长期的观测数据。
它的缺点就是空间分辨率受区域模式的限制;降低了时间变率,因为有限的天气分型并不能代表所有的天气现象。
如Fuentes等[12]利用主分量分析与平均权重串组法把环流分为48种类型,并用区域气候变量使用区域模式模拟得到,然后把未来环流型的相对频率加权到模拟的区域气候状态得到未来的气温和风场。