基于CMIP5模式的区域性高温事件的模拟和预估
本文利用优选格点回归法(Optimal Points Regression,OPR)方法,对IPCCAR5提供的3个模式(CanESM、NorESM、BCC)的逐日最高温度资料进行降尺度,并通过算术平均的方法得到模式集合结果,在此基础上,利用区域性极端事件客观识别法(an Objective Identification Technique for Regional Extreme Events,OITREE)对中国区域性高温事件进行模拟和预估,结果发现:总体上,各模式基本能够较好地模拟出区域性高温事件的变化趋势,但是各模式模拟效果性能仍有区别,模式集合的效果最好.预估未来的区域性高温事件,发生频次呈明显上升趋势,且影响范围更广.
区域性高温事件 多模式集合 优选格点回归法 客观识别法
徐振亚 李倩文 许益群 周琦
南通市通州区气象局,南通,226300
国内会议
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2014-11-03（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）