日最高温度统计降尺度方法的比较研究_徐振亚.pdf

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1、第32卷第4期气象科学Vol．32，No．42012年8月JournaloftheMeteorologicalSciencesAug．，2012徐振亚，任福民，杨修群，等．日最高温度统计降尺度方法的比较研究．气象科学，2012，32(4):395-402．XUZhenya，RENFumin，YANGXiuqun，etal．Acomparisonstudyonstatisticaldownscalingmethodsindailymaximumtemperatures．JournaloftheMeteorolo

2、gicalSciences，2012，32(4):395-402．日最高温度统计降尺度方法的比较研究1，2212，3徐振亚任福民杨修群曹经福(1南京大学大气科学学院，南京210093;2国家气候中心，北京100081;3南京信息工程大学，南京210044)摘要针对日最高温度的降尺度问题，发展了一种统计降尺度的新方法———优选格点回归法(OPR)。利用该方法与双线性插值法(BI)对平原(山东)和高原(云南)的日最高温度进行降尺度对比分析，结果表明:无论对于平原(山东)还是高原(云南)地区以及夏季(7月)还是冬季

3、(1月)，OPR方法都明显优于BI方法，特别是从高原地区的均方根误差来看，降尺度效果优势更加明显。进一步对OPR方法降尺度过程中所做的方差放大对比分析显示，方差放大后对日最高温度的降尺度效果不但没有改进，在某些方面如均方根误差和极端误差等还有变差的表现。关键词日最高温度;统计降尺度;双线性插值;优选格点回归;比较研究分类号:P434.4doi:10.3969/2012jms．0091文献标识码:AAcomparisonstudyonstatisticaldownscalingmethodsindailymax

4、imumtemperatures1，2212，3XUZhenyaRENFuminYANGXiuqunCAOJingfu(1SchoolofAtmosphericSciences，NanjingUniversity，Nanjing210093，China;2NationalClimateCenter，ChinaMeteorologicalAdministration，Beijing100081，China3NanjingUniversityofInformationScience＆Technology，Nanj

5、ing210044，China)AbstractForthedownscalingproblemindailymaximumtemperatures，anewstatisticaldownscal-ingmethodnamedOptimalPointsRegression(OPR)hasbeendeveloped．Acomparisonstudyondown-scalingindailymaximumtemperaturesintheplainarea(Shandongprovince)andtheplate

6、auarea(Yunnanprovince)ofOPRandanotherdownscalingmethod(theBilinearInterpolation，BI)wascarriedout．Resultsshowthatbothforplainareaorplateauareainsummer(July)orinwinter(January)，theOPRmethodisobviouslybetterthantheBImethod．Especiallyfortherootmeansquareerrorin

7、theplat-eauarea，thesuperiorityofOPRmethodismoreobvious．Thenafurtherresearchonvarianceamplifica-tionofOPRmethodshowsthatvarianceamplificationdidnotimprovetheresults，butitledtoworsere-sultsinsomeaspectssuchasRMSerrorandextremeerror．KeywordsDailymaximumtempera

8、tures;Statisticaldownscaling;Bilinearinterpolation;Opti-malpointregression;Comparativestudy法将GCM信息转化为区域尺度的地面信息非常必引言要。目前常用的降尺度方法主要有两种:一种是动［1-3］为了提高区域气候的模拟精度，通过降尺度方力降尺度方法，另一种是统计降尺度方法。动收稿日期(Received):2011