【摘 要】
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由于GCM模拟的气温数据分辨率不高,很难用于区域尺度上各种生态系统的模拟。本文基于长时间序列(1964～2007年)的全国气温观测数据,结合经纬度数据、以及DEM、坡向、坡度等系列
【机 构】
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中国科学院地理学与资源研究所资源与环境信息系统国家重点实验室; 山东科技大学测绘科学与工程学院;
【基金项目】
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国家自然科学基金青年基金项目(40801150);国家杰出青年科学基金(40825003);国家重点基础研究发展计划(973计划)(2009CB421105,2010CB950904);资源与环境信息系统国家重点实验室青年人才培养基金项目
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由于GCM模拟的气温数据分辨率不高,很难用于区域尺度上各种生态系统的模拟。本文基于长时间序列(1964～2007年)的全国气温观测数据,结合经纬度数据、以及DEM、坡向、坡度等系列地形特征数据,利用空间统计方法,在构建年平均气温降尺度模型的基础上,运用高精度曲面建模(HASM)方法对HadCM3的A1Fi、A2a和B2a三种情景1961～1990、2010～2039、2040～2069、2070～2099年时段的全国未来平均气温进行高精度曲面模拟。模拟结果显示,在四个时段内,A1Fi、A2a和B2a三种情景的全国未来平均气温均呈持续上升趋势。其中,平均气温在A1Fi情景中上升速度最快,B2a情景中增速最慢;A1Fi和A2a两种情景的平均气温均呈加速上升和增加趋势,而B2a情景的平均气温则呈减速上升和增加趋势。本文构建的降尺度模拟方法可以有效地实现IPCCGCM的低分辨率的气温未来情景数据降尺度转换成高分辨率气温数据。
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