基于统计降尺度方法的长江中下游气温的模拟与预估
【摘要】 目前大部分全球气候模式（GCM）空间分辨率比较低，很难对区域尺度气候变化做出合理预测。降尺度方法的广泛运用弥补了GCM在这方面的不足。采用主成分分析和逐步回归相结合的统计降尺度方法对1980-2011年1月和7月长江中下游地区气温变化进行统计降尺度处理，并对该地区未来温度的变化进行预估。首先采用ECMWF的ERA-Interim再分析资料和实测资料建立逐月的统计降尺度模型，然后将建立的统计降尺度模型运用到CMIP5资料中，从而生成长江中下游地区各个测站未来气温变化序列。研究结果表明:（1）统计降尺度方法模拟1月和7月的温度与实测温度一致性都很好;（2）在21世纪末的时候气温在不同排放情景下都高于目前温度2~3℃，并且7月份的增温幅度要大于1月份。
