【摘 要】
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ASD(Automated Statistical Downscaling)是一种基于回归分析的统计降尺度方法.应用ASD方法,选取山东省作为研究区域,基于地面观测资料、ERA-40再分析资料,建立预报量与大气环流因子之间的统计关系,对日降水量和日平均、最高、最低气温进行模拟,并评价模型模拟效果,分析其适用性.结果表明,率定和验证期间,ASD模型能较好模拟出各地面变量的时间序列演变规律及空间分布特
【机 构】
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北京师范大学水科学研究院水沙科学教育部重点实验室,北京100875 北京师范大学水科学研究院水沙科
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ASD(Automated Statistical Downscaling)是一种基于回归分析的统计降尺度方法.应用ASD方法,选取山东省作为研究区域,基于地面观测资料、ERA-40再分析资料,建立预报量与大气环流因子之间的统计关系,对日降水量和日平均、最高、最低气温进行模拟,并评价模型模拟效果,分析其适用性.结果表明,率定和验证期间,ASD模型能较好模拟出各地面变量的时间序列演变规律及空间分布特征,对气温变量的模拟效果优于降水变量.在验证了ASD统计降尺度模型对四项研究变量具备较优时空模拟效率的基础上,预估了未来(2046-2065年)的气候变化情景.其结论显示,未来时段内山东省降水量的变化较为复杂且不确定性很大,而气温变量呈现一致上升趋势.
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