统计降尺度法对未来区域气候变化情景预估的研究进展

由于迄今为止大部分的海气耦合气候模式（AOGCM）的空间分辨率还较低,很难对区域尺度的气候变化情景做合理的预测,降尺度法已广泛用于弥补AOGCM在这方面的不足。简要介绍了3种常用的降尺度法：动力降尺度法、统计降尺度法和统计与动力相结合的降尺度法;系统论述了统计降尺度方法的理论和应用的研究进展,其中包括：统计降尺度法的基本假设,统计降尺度法的优缺点，以及常用的3种统计降尺度法；还论述了用统计降尺度法预估未来气候情景的一般步骤，以及方差放大技术在统计降尺度中的应用；同时还强调了统计降尺度方法和动力降尺度方法比较研究在统计降尺度研究中的重要性；最后指出统计与动力相结合的降尺度方法将成为降尺度技术的重要发展方向。     

汉江流域未来降水径流预测分析研究

本文应用统计降尺度法将全球气候模式和VIC分布式水文模型进行耦合,研究未来A2气候情景下汉江流域降水径流变化情况.首先应用基于光滑支持向量机的统计降尺度法在全球气候模式CGCM2和HadCM3的A2气候情景下,分别预测未来汉江流域日降水、气温过程,然后将预测降水过程作为VIC模型的输入,模拟预测未来汉江流域径流过程.研究结果表明,在CGCM2气候模式下,2020s(2011～2040年)时期汉江流域径流小于基准年,2050s(2041～2070年)时期与基准年基本相当,2080s(2071～2100年)时期大于基准年;在HadCM3气候模式下,2020s时期汉江流域径流小于基准年,2050s和2080s时期均比基准年增加;降水、气温预测结果与径流基本一致.     

气象资料的统计降尺度方法综述

统计降尺度是解决由气象模式输出的低分辨率资料到流域尺度资料转换的手段之一,已成为一个重要的研究领域。统计降尺度方法十分丰富,分为传递函数法、天气形势法和天气发生器3类,3类之间并无严格的界限。统计降尺度涉及到时间与空间降尺度、随机型与确定型降尺度、时间自相关与空间相关性以及面向格点与面向站点的降尺度这4个方面的属性与分...     

ASD统计降尺度方法在中国东部季风区典型流域的适用性分析

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,选取东部季风区3个典型流域地面观测资料、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,并评价模型对不同流域不同变量的模拟效果,分析其适用性。结果表明,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。模型对水文气象特征各异的三个流域模拟效果均较好,同时有所差异,这与各流域不同的地理、气象因素有关。以上结果说明,ASD模型在东部季风区适用性较好,可应用于构建未来气候变化情景及为水文模拟提供输入资料等相关方面。     

基于气候模式统计降尺度技术的未来青海湖水位变化预估

借助于全球气候模式(德国MPI ECHAM5.0)输出信息和流域最近40年的气象观测资料,建立青海湖流域统计降尺度模式(QH-SDM),从而得到流域尺度未来30年(2010-2030年)气候变化情景,并由此驱动水文模型SWAT及湖泊水量平衡模型模拟了青海湖近几十年水位变化过程,预估了未来30年青海湖湖泊水文变化情景。结果表明,青海湖水位的未来变化将经历缓慢下降、逐渐回升、稳步升高3个阶段,到2030年,湖泊水位将达到3195.4 m左右,高出目前水位约2.2 m,面积接近4500 km2,蓄水量达到813亿m3,湖泊恢复到了20世纪70年代初的水平,预计这一结果将会缓解目前青海湖流域水资源紧缺的格局,并有利于植被恢复,减少土地沙化面积,对流域生态环境的改善和国民经济的发展将十分有益。     

多尺度干旱指数在江淮流域的适应性研究

利用1960-2010年江淮流域34个地面气象观测站的逐日降水、日平均气温、相对湿度等实测资料, 分别计算了江淮流域的Z指数、降水距平百分率、相对湿润指数、标准化降水指数以及CI指数, 经与江淮流域干旱记录对比分析, 结果表明: 月尺度的Z指数在5种干旱指数中应用效果最好, 符合率达70%以上;在时间域上, 月尺度的Z指数仅在春季吻合率稍差, 其余月份均在70%以上;月尺度的SPI指数在冬季吻合率较差, 其余月份同Z指数总体相当;MI指数效果最差;日尺度的CI指数应用效果存在时空差异, 在河南最好, 在山东最差, 夏季效果最好, 春季、冬季最差.     

气候影响评价中统计降尺度若干问题的探讨

全球气候模式是目前研究未来气候变化的重要工具,然而其较低的空间分辨率使其难以被直接用于区域尺度的气候影响评价中,统计降尺度常常被用于弥补这一不足。对统计降尺度的3种主要方法:转化函数法,天气分型法和天气发生器法的最新研究进展进行了归纳;论述了统计降尺度中的各种不确定性;总结了统计降尺度在中国的发展和应用。统计降尺度与动力降尺度的比较和结合、极端事件的降尺度以及统计降尺度的不确定性将成为未来的主要发展方向。     

中国区域性暴雨事件未来变化:RegCM4动力降尺度集合预估

区域性暴雨事件由于影响范围大、持续时间长,更易引发严重洪涝灾害,对经济社会可持续发展构成严重威胁。因此,预估区域性暴雨事件的未来变化对于气候变化适应和灾害风险管理意义重大。本文基于区域气候模式RegCM4对4个全球气候模式的动力降尺度模拟,利用“追踪式”客观识别方法,对我国区域性暴雨进行了识别,并从发生频次、持续时间、平均降水量、平均影响范围和综合强度5个方面预估了其在RCP4.5情景下的未来变化。多模式预估结果表明,我国平均区域性暴雨事件的发生频次、持续时间、平均降水量、平均影响范围和综合强度到21世纪末均呈不同程度的上升趋势。与1986—2005年相比,无论在21世纪中期(2046—2065年)还是末期(2080—2099年),位于“低值区”的事件出现频率减少,而位于“高值区”的事件出现频率增加。轻度区域性暴雨事件发生频次将减少,而中度、重度和严重的区域性暴雨事件发生频次将增加。在空间分布上,区域性暴雨事件的发生频次、持续时间和降水量均在我国东部区域大范围增加,并且三者增幅的空间分布型态较为一致。增加最显著的区域主要位于长江中下游、江南和华南地区,而且到21世纪末期的增加幅度大于中期。     

雅鲁藏布江流域极端降水模拟及预估

为了解雅鲁藏布江流域汛期极端降水的变化规律,推算一定重现期的极端降水量分位数,通过百分位法、Hill图法、年交叉率法选取阈值,借助广义帕累托分布函数（GPD）对流域极端降水频率进行了分析。结果表明：99百分位时的阈值为流域内各站点的最佳阈值,且各站点超阈值序列通过了M-K的平稳性检验,无明显突变。拟合效果通过K-S检验,各站点拟合的极端降水理论频数和实测频数基本相符。尺度参数的大值区位于流域下游,表明该地区的极值波动大;形状参数正值区位于流域中上游地区,说明发生破纪录降水事件的概率较大,拟合结果与实际观测一致。从5年一遇和10年一遇的极端降水值来看,雅江流域除拉孜站外,其他地区降水极值均超过30 mm,日喀则地区的降水极值达50 mm;各地区20年一遇和30年一遇的降水极值增长的非常缓慢。通过与实际极端降水值对比分析得出,GPD拟合计算出的重现期水平基本符合实际,即具有一定的合理性。     

基于降尺度降雨的洪水预报预警体系的创建

为了减少洪水对生命和财产造成的危害,构建合适的洪水预报预警体系具有重要的现实意义。本文结合NWP输出的降尺度降雨构建了短期洪水预报体系。所提出的降尺度方法对NWP输出值进行了校正,以便在人工神经网络的校准阶段使用,然后,将降尺度降雨参数作为径流预报的超级水箱模型的输入值。根据预测提前期对模型不确定性进行量化,最终将预测结果整合到现有的洪水预警警报级别中。结果表明,基于神经网络降尺度降雨的洪水预报优于多元线性回归方法。尽管随着预测提前期的增加,模型不确定性呈增加趋势,但仍可以对长达18小时的提前期做出可靠预测。     

基于SDSM的珠江中上游气候模拟及未来情景预估

预估喀斯特生态脆弱区的未来气候变化对于区域资源的合理开发利用及生态环境保护具有重要参考价值,而目前应用降尺度方法模拟喀斯特地区的未来气候情景仍存在较大的探讨空间。本文依据珠江流域红柳江区13个气象站1961-2001年的实测日气温、日降水量资料和全球大气NCEP再分析资料,采用SDSM模型预测流域在HadCM3模式SRES A2和B2两种排放情景下未来年份气温和降水的变化趋势。结果表明:（1）SDSM模型可以较为准确地模拟研究区的气温和降水变化,确定性系数分别可达99%和65%左右;（2）A2、B2两种情景下,21世纪气温和降水均表现出明显的上升趋势,且随时间推移增幅逐渐增大。截至21世纪末,A2、B2两种情景下的年平均气温变化分别为+3.39 ℃和+2.49 ℃,日均降水将分别增加117.30 %和80.90 %;（3）未来的气温上升以秋季和春季变化最为明显,降水则表现为夏季降水增幅最大。分析成果可为喀斯特区的气候变化影响评价与应对决策提供数据基础和理论依据。      

高寒内流区极端降水的气候变化特征分析

利用中国气象局1969—2017年高寒内流区25个气象站的日降水资料,分析极端降水的变化特征,结果表明：1969—2017年高寒内流区降水量呈上升趋势,这种上升很大程度上可能是由于夏季降水量增加导致的,且20世纪90年代以后降水量增加趋势更加明显。极端降水指数除连续干旱日数外,均呈不同程度的增加趋势,其年际变化反映出在进入21世纪后高寒内流区降水向强降水量和日数更多、强度更强、极值更大的方向发展。极端降水指数空间差异性明显,连续湿润日数、雨日降水总量、雨日降水强度、单日最大降水量、五日最大降水量、极端降水量和日降水大于10 mm日数表现显著增加趋势的台站百分率分别为5%、64%、42%、60%、32%、35%和43%,连续干旱日数表现显著下降趋势的台站百分率为5%。极端降水事件具有一致性,总降水量增加,极端降水的频率、强度、极值也增加,小雨日数增加是降水总量增加的因素之一。极端降水增湿幅度有随海拔升高有增大趋势,高海拔区雨日降水量和雨日天数的增加是极端降水总量增加的主要因素。     

Predicted ultimate capacity of laterally loaded piles in clay using support vector machine

The determination of ultimate capacity of laterally loaded pile in clay is a key parameter for designing the laterally loaded pile. The available methods for determination of ultimate resistance of pile in clay are not reliable. This study investigates the potential of a support vector machine (SVM)-based approach to predict the ultimate capacity of laterally loaded pile in clay. The SVM, which is firmly based on statistical learning theory, uses a regression technique by introducing an ?-insensitive loss function. A sensitivity analysis has been carried out to determine the relative importance of the factors affecting ultimate capacity. The results show that SVM has the potential to be a practical tool for prediction of the ultimate capacity of pile in clay.     

基于TRMM卫星降水的太行山区降水时空分布格局

基于TRMM 3B42V7数据,综合采用多元线性回归、偏最小二乘回归和地理加权回归3种方法,建立了太行山区卫星降水产品的降尺度校正模型,将遥感降水信息从0.25°×0.25°降尺度到0.05°×0.05°。在结果评估和优选的基础上,分析了"像元-集水区-全区"年、月降水的多时空尺度干湿季节分布和垂向分布特征,并从机理方面论证了研究的合理性。结果表明:①地理加权回归校正效果最优,可明显降低校正降水与实测降水系列的均方根误差和平均相对偏差且提高决定系数;偏最小二乘回归可降低两项误差,但对决定系数无提升;多元线性回归最差,各项指标均无改善。②处于夏季风迎风侧的东坡和南坡降水量普遍高于500 mm,背风侧的西坡和北坡降水量较低,最大年降水量位于东南坡海拔1 300~1 500 m的地带。③研究区7-9月降水量占全年的58.7%,干湿季节降水量之比为1:18,各集水区的变化范围为1:13~1:25。④季风风向影响降水中心的移动路径,各月降水量沿高程变化梯度区间为-5.2~6.7 mm/hm,且迎风坡降水的垂向分布更复杂。     

Site characterization model using least‐square support vector machine and relevance vector machine based on corrected SPT data (Nc)

Statistical learning algorithms provide a viable framework for geotechnical engineering modeling. This paper describes two statistical learning algorithms applied for site characterization modeling based on standard penetration test (SPT) data. More than 2700 field SPT values (N) have been collected from 766 boreholes spread over an area of 220 sqkm area in Bangalore. To get N corrected value (N_c), N values have been corrected (N_c) for different parameters such as overburden stress, size of borehole, type of sampler, length of connecting rod, etc. In three‐dimensional site characterization model, the function N_c=N_c (X, Y, Z), where X, Y and Z are the coordinates of a point corresponding to N_c value, is to be approximated in which N_c value at any half‐space point in Bangalore can be determined. The first algorithm uses least‐square support vector machine (LSSVM), which is related to a ridge regression type of support vector machine. The second algorithm uses relevance vector machine (RVM), which combines the strengths of kernel‐based methods and Bayesian theory to establish the relationships between a set of input vectors and a desired output. The paper also presents the comparative study between the developed LSSVM and RVM model for site characterization. Copyright © 2009 John Wiley & Sons, Ltd.     

Study on runoff simulation of the upstream of Minjiang River under future climate change scenarios

Climate change is one of the main factors that affect runoff changes. In the upstream of Minjiang River, the temperature increased significantly in the last 50 years, while the precipitation decreased on the contrary. In order to analyze the effect of climate change on site runoff, watershed runoff depth and evaporation, nine climate scenarios are assumed based on rainfall and temperature indicators. A SWAT model of Minjiang River is constructed, and runoff simulation is carried out with the nine scenarios. The results show that if precipitation increases or decreases 20 %, the change rate of runoff depth will increase or decrease 28–32 %; if temperature increases or decreases 2 °C, the change rate of runoff depth will decrease or increase 1–6 %; if temperature increases or decreases 2 °C, the change rate of the potential evaporation will increase or decrease 5–16 %, and the actual evaporation rate of variation will increase or decrease 1–6 %. Overall, precipitation variation has greater effect on simulated runoff than temperature variation dose. In addition, temperature variation has more obvious effect on the runoff simulation results in dry years than in wet years. The actual evaporation of watershed depends on evaporation capacity and precipitation and increases with the increasing of the potential evaporation and precipitation. The study also shows that the climate change scenarios analysis technology, combined with SWAT hydrological model, can effectively simulate the effect of climate change on runoff.     

A new methodology for building local climate change scenarios: A case study of monthly temperature projections for Mexico City

This paper proposes a new methodology for generating climate change scenarios at the local scale based on multivariate time series models and restricted forecasting techniques. This methodology offers considerable advantages over the current statistical downscaling techniques such as: (i) it provides a better representation of climate at the local scale; (ii) it avoids the occurrence of spurious relationships between the large and local scale variables; (iii) it offers a more appropriate representation of variability in the downscaled scenarios; and (iv) it allows for compatibility assessment and combination of the information contained in both observed and simulated climate variables. Furthermore, this methodology is useful for integrating scenarios of local scale factors that affect local climate. As such, the convenience of different public policies regarding, for example, land use change or atmospheric pollution control can be evaluated in terms of their effects for amplifying or reducing climate change impacts.     

Study on runoff simulation of the upstream of Minjiang River under future climate change scenarios

Climate change is one of the main factors that affect runoff changes. In the upstream of Minjiang River, the temperature increased significantly in the last 50 years, while the precipitation decreased on the contrary. In order to analyze the effect of climate change on site runoff, watershed runoff depth and evaporation, nine climate scenarios are assumed based on rainfall and temperature indicators. A SWAT model of Minjiang River is constructed, and runoff simulation is carried out with the nine scenarios. The results show that if precipitation increases or decreases 20 %, the change rate of runoff depth will increase or decrease 28–32 %; if temperature increases or decreases 2 °C, the change rate of runoff depth will decrease or increase 1–6 %; if temperature increases or decreases 2 °C, the change rate of the potential evaporation will increase or decrease 5–16 %, and the actual evaporation rate of variation will increase or decrease 1–6 %. Overall, precipitation variation has greater effect on simulated runoff than temperature variation dose. In addition, temperature variation has more obvious effect on the runoff simulation results in dry years than in wet years. The actual evaporation of watershed depends on evaporation capacity and precipitation and increases with the increasing of the potential evaporation and precipitation. The study also shows that the climate change scenarios analysis technology, combined with SWAT hydrological model, can effectively simulate the effect of climate change on runoff.

     

岩爆分类的支持向量机方法

针对岩爆分类问题,提出了基于支持向量机的分类方法。通过对影响岩爆因素的分析,运用支持向量机理论建立岩爆类别的支持向量机模型。结果表明,基于支持向量机的岩爆分类方法具有较高的准确率,该方法是科学可行的,具有广泛的应用前景。