广义线性统计降尺度方法模拟 日降水量的应用研究

１ 引 言
降 尺 度 是 进 行 区 域 气 候 研 究 的 重 要 技 术 手 段。 降尺度主要有动 力 降 尺 度 （ 张 东 峰 等， 许吟隆 ２ ０ ０ ５； 等， ） 和统计降尺度（ 两 类， 统计降 ２ ０ ０ ５ Ｈ ｕ ｔ ｈ， ２ ０ ０ ２） 尺度因其计算量小 ， 易于实现而得到广泛应用 。 在针对降水 的 降 尺 度 研 究 方 面 ， 范丽军（ ２ ０ ０ ６） 利用主分量分析和逐步回归相结合的统计降尺度方 法对中 国 １ ９ ６ １—１ ９ ９ ０年３ ０ａ 的 降 水 进 行 模 拟 分 发现在当前气候条件下 ， 对区域平均降水的模拟 析， 较好 。Ｈ 用多元线性回归方法估 ｅ ｌ ｌ ｓ ｔ ｒ ō ｍ 等（ ２ ０ ０ １） 计了瑞 典 的 月 降 水 ， 取 得 了 显 著 效 果。 Ｍ ｅ ｌ ａ ｓ ｏ ｋ ａ ｐ 等（ ） 成功 地 用 人 工 神 经 网 络 （ 模拟了新 ２ ０ ０ １ ＡＮＮ） 西兰的月平均 降 水 。 王 冀 等 （ 指 出， 统计降尺 ２ ０ １ ０） 对于模拟月 尺 度 降 水 量 整 体 上 小 于 度模型 （ Ｓ Ｄ Ｓ Ｍ） 实测值 ， 这一点在 对 降 水 极 大 值 的 模 拟 上 表 现 更 为 明显 。 Ｗ 选取降水量作为预报因 ｉ ｄ ｍ ａ ｎ ｎ等 （ ２ ０ ０ ３） 子， 利用奇异值分解方法模拟季节降水 ， 取得良好效 果。 然而 ， 对于日降水量的降尺度问题 ， 较多工作集 中在 广 义 线 性 模 型 （ 的 应 用 上。 刘 永 和 等 Ｇ ＬＭ ） （ ） 建立模拟日 降 水 量 的 广 义 线 性 模 型 ， 发现基 ２ ０ ０ ０ 于Ｎ Ｃ Ｅ Ｐ 再分 析 资 料 和 广 义 线 性 模 型 的 天 气 发 生 器对降水变率具 有 很 强 的 解 释 和 模 拟 能 力 。Ｃ ｈ ａ ｎ ） 提出了用伯努利分布描述 降 水发生的 ｄ ｌ ｅ ｒ等 （ ２ ０ ０ ２ 广义线性模型 ， 取 得 了 显 著 的 效 果； Ｙ ａ ｎ ２ ０ ０ ５） ｇ等（ 利用伽马分布描述 降 水 量 的 时 空 广 义 线 性 模 型 ， 并 已用于统计降尺度 （ ， ， ） ； 根据日降水 Ｆ ｅ ａ ｌ ｅ ｔ ａ ｌ ２ ０ ０ ７ ｙ 量具有非负性 、 存在 大 量 ０ 值 及 非 ０ 值 的 偏 态 分 布 的特点 ， 杨赤等 （ 基于 Ｔ ２ ０ ０ ９） ｗ ｅ ｅ ｄ ｉ ｅ分 布 发 展 了 日 降水量统计降尺度 Ｇ 对 主要降水 ＬＭ Ｋ ｒ ｉ ｉ ｎ ｇ ｇ模 型 ， 过程的模拟取 得 了 较 高 的 准 确 度 。 然 而 ， 在上述研 究中 ， 广义线性模 型 降 尺 度 方 法 对 于 长 时 间 序 列 以 及不同区域 （ 如高原与平原 ） 的逐日降水模拟涉及的 尚少 ， 而这方面的 研 究 对 于 气 候 变 化 模 拟 而 言 其 重 要性是显而易见的 。 本文 利 用 广 义 线 性 模 型 统 计 降 尺 度 方 法， 结合 ／ 对１ Ｎ Ｃ Ｅ Ｐ Ｎ Ｃ Ａ Ｒ 再 分 析 资 料， ９ ６ ０—２ ０ １ ０年青藏 高原和长 江 下 游 两 个 区 域 的 台 站 日 降 水 量 进 行 模
全球变化重大科学研究计划 （ ） 、 国家自然科学基金项目 （ ） 。 ２ ０ １ ０ Ｃ Ｂ ９ ５ ０ ５ ０ １ ４ ０ ８ ７ ５ ０ ５ ８、 ４ １ １ ７ ５ ０ ７ ５ 资助课题 ： 作者简介 ： 曹经福 ， 主要从事极端降水的研究 。Ｅ ： ＿ ＿ ｍ ａ ｉ ｌ ｃ ｆ ｗ ｉ ｔ ｈ ｌ ｗ＠１ ６ ３． ｃ ｏ ｍ ｊ ｊ 通讯作者 ： 任福民 ， 主要从事极端事件和台风研究 。Ｅ ： ｍ ａ ｉ ｌ ｆ ｍ ｒ ｅ ｎ＠１ ６ ３． ｃ ｏ ｍ
南京 ， １．南京信息工程大学 ， ２ １ ０ ０ ４ ４ 北京 ， １ ０ ０ ０ ８ １ ２．中国气象科学研究院灾害天气国家重点实验室 ， 灾害性天气研究所 ， 南京 ， ２ １ ０ ０ ９ ３ ３．南京大学 ， １． 犖 犪 狀 犻 狀 狀 犻 狏 犲 狉 狊 犻 狋 狀 狅 狉 犿 犪 狋 犻 狅 狀犛 犮 犻 犲 狀 犮 犲犪 狀 犱犜 犲 犮 犺 狀 狅 犾 狅 犖 犪 狀 犻 狀 １ ０ ０ ４ ４， 犆 犺 犻 狀 犪 犼 犵犝 狔狅 犳犐 犳 犵 狔， 犼 犵２ ２． 犛 狋 犪 狋 犲犓 犲 犪 犫 狅 狉 犪 狋 狅 狉 犲 狏 犲 狉 犲犠 犲 犪 狋 犺 犲 狉， 犆 犺 犻 狀 犲 狊 犲犃 犮 犪 犱 犲 犿 犲 狋 犲 狅 狉 狅 犾 狅 犻 犮 犪 犾犛 犮 犻 犲 狀 犮 犲 狊， 犅 犲 犻 犻 狀 ０ ０ ０ ８ １， 犆 犺 犻 狀 犪 狔犔 狔狅 犳犛 狔狅 犳犕 犵 犼 犵１ ３． 犐 狀 狊 狋 犻 狋 狌 狋 犲 狅 犲 狏 犲 狉 犲犠 犲 犪 狋 犺 犲 狉犪 狀 犱犆 犾 犻 犿 犪 狋 犲， 犖 犪 狀 犻 狀 狀 犻 狏 犲 狉 狊 犻 狋 犖 犪 狀 犻 狀 １ ０ ０ ９ ３， 犆 犺 犻 狀 犪 犳犛 犼 犵犝 狔， 犼 犵２ ２ ０ １ １ １ ０ １ ２ 收稿 ， ２ ０ １ ２ ０ ４ ０ ６ 改回 ． 曹经福 ， 江志红 ， 任福民 ， 徐振亚 ． （ ） ： ２ ０ １ ３．广义线性统计降尺度方法模拟日降水量的应用研究 ．气象学报 ， ７ １ １ １ ６ ７ １ ７ ５ ， ， ， 犆 犪 狅犑 犻 狀 犳 狌 犑 犻 犪 狀 犺 犻 犺 狅 狀 犚 犲 狀犉 狌 犿 犻 狀 犡 狌犣 犺 犲 狀 犪 ． ２ ０ １ ３． 犃 狀犪 犾 犻 犮 犪 狋 犻 狅 狀狅 犳 狋 犺 犲 犲 狀 犲 狉 犪 犾 犻 狕 犲 犱 犾 犻 狀 犲 犪 狉 狊 狋 犪 狋 犻 狋 犻 犮 犪 犾 犱 狅 狑 狀 狊 犮 犪 犾 犻 狀 犲 狋 犺 狅 犱 狋 狅 犵 犵犣 犵 狔 狆 狆 犵 犵犿 （ ） ： 犃 犮 狋 犪犕 犲 狋 犲 狅 狉 狅 犾 狅 犻 犮 犪犛 犻 狀 犻 犮 犪， ７ １ １ １ ６ ７ １ ７ ５ 狊 犻 犿 狌 犾 犪 狋 犻 狀 犪 犻 犾 狉 犲 犮 犻 犻 狋 犪 狋 犻 狅 狀 ． 犵 犵犱 狔狆 狆 （ 犃 犫 狊 狋 狉 犪 犮 狋 ｎａ ｌ ｉ ｃ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｓ ｔ ｕ ｄ ｆ ｔ ｈ ｅｓ ｔ ａ ｔ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ ｄ ｏ ｗ ｎ ｓ ｃ ａ ｌ ｉ ｎ ｅ ｔ ｈ ｏ ｄｏ ｆＧ ｅ ｎ ｅ ｒ ａ ｌ ｉ ｚ ｅ ｄＬ ｉ ｎ ｅ ａ ｒＭ ｏ ｄ ｅ ｌ Ｇ ＬＭ）ｗ ａ ｓｃ ａ ｒ ｒ ｉ ｅ ｄｏ ｕ ｔｏ ｎ Ａ ｐ ｐ ｙｏ ｇｍ ｄ ｏ ｗ ｎ ｓ ｃ ａ ｌ ｉ ｎ ａ ｉ ｌ ｒ ｅ ｃ ｉ ｉ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ．Ａ ｌ ｉ ｎ ｔ ｈ ｅｏ ｂ ｓ ｅ ｒ ｖ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ａ ｌ ｄ ａ ｉ ｌ ｒ ｅ ｃ ｉ ｉ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎｄ ａ ｔ ａ ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅＮ Ｃ Ｅ Ｐｒ ｅ ａ ｎ ａ ｌ ｓ ｉ ｓｄ ａ ｔ ａ ｆ ｒ ｏ ｍ１ ９ ６ ０ｔ ｏ ｇｄ ｙｐ ｐ ｐ ｐ ｙ ｇ ｙｐ ｐ ｙ — —ｔ ２ ０ １ ０， ｔ ｈ ｅｓ ｔ ｕ ｄ ｆ ｏ ｃ ｕ ｓ ｅ ｓｏ ｎｔ ｗ ｏｒ ｅ ｉ ｏ ｎ ｓ— ｈ ｅＴ ｉ ｂ ｅ ｔ ａ ｎＰ ｌ ａ ｔ ｅ ａ ｕａ ｎ ｄｔ ｈ ｅ ｌ ｏ ｗ ｅ ｒｖ ａ ｌ ｌ ｅ ｆ ｔ ｈ ｅＹ ａ ｎ ｔ ｚ ｅＲ ｉ ｖ ｅ ｒ ． Ｔ ｈ ｅＧ ＬＭ ｍ ｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｙ ｇ ｙｏ ｇ ： １ ９ ６ ０—２ ０ ０ ５） ｔ ｈ ｅｃ ｏ ｒ ｒ ｅ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎｃ ｏ ｅ ｆ ｆ ｉ ｃ ｉ ｅ ｎ ｔ ｓｆ ｏ ｒ ｓ ｈ ｏ ｗ ｓｇ ｏ ｏ ｄａ ｂ ｉ ｌ ｉ ｔ ｉ ｎｓ ｉ ｍ ｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｎ ａ ｉ ｌ ｒ ｅ ｃ ｉ ｉ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎｄ ｕ ｒ ｉ ｎ ｈ ｅｓ ｉ ｍ ｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎｐ ｅ ｒ ｉ ｏ ｄ（ ｙ ｇｄ ｙｐ ｐ ｇｔ ， ｔ ｈ ｅｔ ｗ ｏｒ ｅ ｉ ｏ ｎ ｓｂ ｅ ｔ ｗ ｅ ｅ ｎ ｔ ｈ ｅ ｓ ｉ ｍ ｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅｏ ｂ ｓ ｅ ｒ ｖ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓ ａ ｒ ｅ ａ ｒ ｏ ｕ ｎ ｄ０． ７ ５ ｉ ｎＪ ａ ｎ ｕ ａ ｒ ｎ ｄａ ｂ ｏ ｖ ｅ ０． ５ ｉ ｎＪ ｕ ｌ ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅ ｓ ｉ ｍ ｕ ｌ ａ ｇ ｙａ ｙ ，ｗ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓａ ｒ ｅｇ ｅ ｎ ｅ ｒ ａ ｌ ｌ ｒ ｅ ａ ｔ ｅ ｒ ｔ ｈ ａ ｎｔ ｈ ｅｏ ｂ ｓ ｅ ｒ ｖ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｓｗ ｉ ｔ ｈｓ ｍ ａ ｌ ｌｂ ｉ ａ ｓ ｅ ｓ ｈ ｉ ｌ ｅｔ ｈ ｅａ ｃ ｃ ｕ ｒ ａ ｃ ｆｓ ｉ ｍ ｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｎ ｏｐ ｒ ｅ ｃ ｉ ｉ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎｉ ｓｍ ｕ ｃ ｈ ｙｇ ｙｏ ｇｎ ｐ ， ｈ ｉ ｈ ｅ ｒｗ ｉ ｔ ｈｔ ｈ ｅｂ ｉ ｅ ｓ ｔｖ ａ ｌ ｕ ｅｂ ｅ ｉ ｎ ５． ２％ ｆ ｏ ｒｔ ｈ ｅＴ ｉ ｂ ｅ ｔ ａ ｎＰ ｌ ａ ｔ ｅ ａ ｕｉ ｎＪ ａ ｎ ｕ ａ ｒ ．Ｍ ｅ ａ ｎ ｗ ｈ ｉ ｌ ｅ ｔ ｈ ｅｓ ｉ ｍ ｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｖ ｅｄ ａ ｉ ｌ ｒ ｅ ｃ ｉ ｉ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ｇ ｇ ｇ ｇ８ ｙ ｙｐ ｐ ， ａｆ ｕ ｒ ｔ ｈ ｅ ｒａ ｎ ａ ｌ ｓ ｉ ｓｓ ｈ ｏ ｗ ｓｔ ｈ ａ ｔ ｔ ｈ ｅ ｄ ｕ ｒ ｉ ｎ ｈ ｅ ｔ ｅ ｓ ｔｐ ｅ ｒ ｉ ｏ ｄｉ ｓｇ ｏ ｏ ｄｃ ｏ ｎ ｓ ｉ ｓ ｔ ｅ ｎ ｔｗ ｉ ｔ ｈｔ ｈ ａ ｔｄ ｕ ｒ ｉ ｎ ｈ ｅｓ ｉ ｍ ｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｖ ｅｐ ｅ ｒ ｉ ｏ ｄ ． Ｉ ｎａ ｄ ｄ ｉ ｔ ｉ ｏ ｎ ｙ ｇｔ ｇｔ ， Ｇ ＬＭ ｈ ａ ｓｇ ｏ ｏ ｄａ ｂ ｉ ｌ ｉ ｔ ｉ ｎｓ ｉ ｍ ｕ ｌ ａ ｔ ｉ ｎ ｅ ａ ｖ ｒ ｅ ｃ ｉ ｉ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎａ ｓｗ ｅ ｌ ｌａ ｓｎ ｏｐ ｒ ｅ ｃ ｉ ｉ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ ．Ａ ｎ ｄ ｔ ｈ ｅＧ ＬＭ ｒ ｅ ｔ ｒ ｉ ｅ ｖ ｅ ｓｔ ｈ ｅｍ ａ ｉ ｎｒ ａ ｉ ｎ ｆ ａ ｌ ｌ ｙ ｇｈ ｙｐ ｐ ｐ ， ｔ ｈ ｅｇ ｏ ｏ ｄｐ ｅ ｒ ｆ ｏ ｒ ｍ ａ ｎ ｃ ｅｏ ｆ ｔ ｈ ｅＧ ＬＭ ｍ ｅ ｔ ｈ ｏ ｄ ｉ ｎｄ ｏ ｗ ｎ ｓ ｃ ａ ｌ ｉ ｎ ａ ｉ ｌ ｒ ｅ ｃ ｉ ｉ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎｍ ａ ｋ ｅ ｓ ｉ ｔ ｓ ｕ ｉ ｔ ａ ｂ ｌ ｅ ｒ ｏ ｃ ｅ ｓ ｓ ｅ ｓｓ ｕ ｃ ｃ ｅ ｓ ｓ ｆ ｕ ｌ ｌ ． Ｉ ｎｓ ｈ ｏ ｒ ｔ ｐ ｙ ｇｄ ｙｐ ｐ ｆ ｏ ｒａ ｌ ｉ ｎ ｏｒ ｅ ｌ ｅ ｖ ａ ｎ ｔ ｃ ｌ ｉ ｍ ａ ｔ ｏ ｌ ｏ ｉ ｃ ａ ｌ ｒ ｅ ｓ ｅ ａ ｒ ｃ ｈ ｅ ｓ ． ｐ ｐ ｙ ｇｔ ｇ ， ， 犓 犲 狅 狉 犱 狊 ｔ ａ ｔ ｉ ｓ ｔ ｉ ｃ ａ ｌ ｄ ｏ ｗ ｎ ｓ ｃ ａ ｌ ｉ ｎ Ｄ ａ ｉ ｌ ｒ ｅ ｃ ｉ ｉ ｔ ａ ｔ ｉ ｏ ｎ Ｇ ｅ ｎ ｅ ｒ ａ ｌ ｉ ｚ ｅ ｄＬ ｉ ｎ ｅ ａ ｒＭ ｏ ｄ ｅ ｌ Ｓ ｇ ｙｐ ｐ 狔狑 摘 要 利用 １ 采用广义 ９ ６ ０—２ ０ １ ０ 年青藏高原 ２ ３ 个台站和长江下游 ２ ５ 个台站的日 降 水 量 观 测 资 料 及 Ｎ Ｃ Ｅ Ｐ 再分析资料， 线性模型的统计降尺度方法模拟台站日降水量 ， 并评估 了 广 义 线 性 模 型 对 日 降 水 量 的 模 拟 能 力 。 在 建 模 期 （ １ ９ ６ ０—２ ０ ０ ５年） 广义线性模型对日降水量表现出良好的模拟能力 ， 两区域模拟结果与观测值 １ 月平均相关系数 ０． ７ ５ 左右 ， ７ 月也均超过 ０． ５。 模拟结果大部分台站日降水偏大 ， 但偏大的量值较小 ； 模拟的无降水准 确 率 较 高 ， 最高值在高原区域， １月平均达８ ５． ２％ 。 检 验期 （ 广义线性模型模拟的日降水与建模期具有较好的一致性 。 此外 ， 对两区域 代 表 站 的 分 析 显 示 ， 广义线性 ２ ０ ０ ６—２ ０ １ ０年） 模型模拟降水极值和降水 ０ 值的效果较好 ， 且较好地还原了主要降水过 程 。 总 之 ， 广义线性模型对日降水量的降尺度效果良 好， 适合应用于气候领域的相关研究 。
Baidu Nhomakorabea： ／ ｄ ｏ ｉ １ ０． １ １ ６ ７ ６ ２ ０ １ ３． ０ １ ４ 气象学报 ｘ ｘ ｂ ｑ
广义线性统计降尺度方法模拟 日降水量的应用研究
， ２ 曹经福１， 江志红１ 任福民２ 徐振亚２ ３
１２ １ ２ ２３ ＣＡＯＪ ｉ ｎ ｆ ｕ Ｉ ＡＮＧＺ ｈ ｉ ｈ ｏ ｎ ＥＮＦ ｕ ｍ ｉ ｎ ｈ ｅ ｎ ａ Ｊ ＸＵＺ ｇ ｇ Ｒ ｙ ， ，
（ ） １ ６ ８ 犃 犮 狋 犪犕 犲 狋 犲 狅 狉 狅 犾 狅 犻 犮 犪犛 犻 狀 犻 犮 犪 气象学报 ２ ０ １ ３， ７ １ １ 犵 关键词 统计降尺度 ，日降水量 ，广义线性模型 中图法分类号 Ｐ ４ ６ ７