干旱区生态环境知识资源中心(Arid): 基于站点的非线性回归降尺度模型及其在CMIP5降水产品降尺度分析中的应用

Arid

	基于站点的非线性回归降尺度模型及其在CMIP5降水产品降尺度分析中的应用
其他题名	A New Station-based nonlinear statistical downscaling model for CMIP5precipitation:model development and application
	申泽西; 张强; 孙鹏; 刘春玲; 宋长青
来源期刊	北京师范大学学报. 自然科学版
ISSN	0476-0301
出版年	2019
卷号	55 期号:4 页码:513-522
中文摘要	降水是最重要的水循环过程,在全球气候变化影响下,降水过程出现显著时空变异,极端气象事件频发,对我国社会经济发展造成了严重影响.除降水观测数据以外,CMIP5数据已成为未来降水预估研究的重要数据源,而目前CMIP5数据空间分辨率低,如何对CMIP5数据进行降尺度研究,已成为区域降水研究的关键.本文以中国北部农牧交错带为研究区,提出了基于站点的非线性统计降尺度模型(station-based non-linear statistical downscaling model,SNSDM),并得出了以下结论:1)SNSDM降尺度降水序列相对于BCSD(bias corrected spatial downscaling)降尺度降水序列,在同等分辨率的情况下,SNSDM提高了对降水低值的模拟精度,可更为准确地模拟中国北部农牧交错带降水时空特性;2)相比于BCSD降尺度方法,SNSDM模拟结果与实测降水相关性提高最高达1.66%,且明显减少了对实测降水过高估计的误差,最大误差仅为$0.2 \sim 0.3\;{\rm{mm}} \cdot {{\rm{d}}^{ - 1}}$(每月6~9mm);3)CMIP5降水产品在较为湿润地区对于降水强度及趋势模拟精度要普遍高于对较为干旱地区的模拟精度.本研究提出的SNSDM方法对CMIP5降水数据过高估计实测降水的改进,进一步提高了利用CMIP5数据集对未来气候变化预估的精度及研究结果的可信度.
英文摘要	Precipitation is a critical component in the hydrological cycle.Precipitation processes are subject to remarkable spatiotemporal alterations in the backdrop of global climate changes and high frequency extreme weathers.Warming climate-induced amplification of weather extremes has apparent impacts on socioeconomic development.It should be noted here that,other than in situ precipitation observations,CMIP5precipitation products can act as a major data source for prediction of precipitation changes.Lower spatial resolution of CMIP5precipitation dataset however,enables only limited theoretical and practical application of CMIP5 precipitation datasets in the evaluation of regional precipitation variations.In the current study,a new stationbased Non-linear Statistical Downscaling Model,SNSDM,was proposed for the agricultural and livestock farming transitional zone in northern China.Downscaling performance of this model was evaluated.It was found that downscaled precipitation data by SNSDM,when compared to Bias Correlated Spatial Downscaling (BCSD),greatly improved the spatial resolution of lower precipitation value and could better describe the spatiotemporal pattern of precipitation regimes across the whole agricultural and livestock farming transitional zone in northern China.In comparison with spatial resolution of BCSD downscaled precipitation datasets,the improvement of spatial resolution was 1.66% with SNSDM.This also resulted in greatly reduced estimation error in downscaled precipitation data when compared to in situ precipitation observations.CMIP5datasets could better quantify precipitation processes in terms of precipitation intensity and precipitation trends in humid regions when compared to arid regions.In comparison to BCSD,SNSDM could greatly improve prediction accuracy and validity for CMIP5precipitation datasets.
中文关键词	降水 ; 降尺度 ; 农牧交错带 ; 气候变化
英文关键词	CMIP5 CMIP5 precipitation datasets statistical downscale agricultural and livestock farming transitional zone climate change
类型	Article
语种	中文
收录类别	CSCD
WOS类目	Meteorology & Atmospheric Sciences
CSCD记录号	CSCD:6580972
资源类型	期刊论文
条目标识符	http://119.78.100.177/qdio/handle/2XILL650/378961
作者单位	申泽西, 北京师范大学地理科学学部减灾与应急管理研究院, 地表过程与资源生态国家重点实验室;;环境演变与自然灾害教育部重点实验室, 北京 100875, 中国.; 张强, 北京师范大学地理科学学部减灾与应急管理研究院, 地表过程与资源生态国家重点实验室;;环境演变与自然灾害教育部重点实验室, 北京 100875, 中国.; 刘春玲, 北京师范大学地理科学学部减灾与应急管理研究院, 地表过程与资源生态国家重点实验室;;环境演变与自然灾害教育部重点实验室, 北京 100875, 中国.; 宋长青, 北京师范大学地理科学学部减灾与应急管理研究院, 地表过程与资源生态国家重点实验室;;环境演变与自然灾害教育部重点实验室, 北京 100875, 中国.; 孙鹏, 安徽师范大学国土资源与旅游学院, 芜湖, 安徽 241003, 中国.
推荐引用方式 GB/T 7714	申泽西,张强,孙鹏,等. 基于站点的非线性回归降尺度模型及其在CMIP5降水产品降尺度分析中的应用[J],2019,55(4):513-522.
APA	申泽西,张强,孙鹏,刘春玲,&宋长青.(2019).基于站点的非线性回归降尺度模型及其在CMIP5降水产品降尺度分析中的应用.北京师范大学学报. 自然科学版,55(4),513-522.
MLA	申泽西,et al."基于站点的非线性回归降尺度模型及其在CMIP5降水产品降尺度分析中的应用".北京师范大学学报. 自然科学版 55.4(2019):513-522.