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基于两状态一阶马尔科夫链、日降水量两参数GAMMA分布函数以及谐波分析和多变量生成模型,建立了Richardson类型中国天气发生器BCC/RCG-WG。根据中国672个气象站点1971.2000年逐日降水、最高气温、最低气温和日照时数等历史气象资料,确定了随机天气发生器BCC/RCG.WG的降水和非降水变量模拟参数,实现对中国地区各变量的逐日随机模拟。并对中国地区BCC/RCG.WG模拟参数的时空分布特征及其气候变化特征进行了系统分析,同时对BCC/RCG.WG在中国地区的模拟效果在统计意义上进行了检验。结果表明,随机天气发生器BCC/RCG.WG在中国大部地区模拟效果很好。最后,从短期气候预测中极端降水和高温日数预测以及农业生产的气候风险分析两个方面,探讨了中国天气发生器BCC/RCG.WG在气候及气候影响评估业务上的应用。主要研究内容和结论概括如下: (1)中国天气发生器BCC/RCG.WG利用两状态一阶马尔科夫链和两参数GAMMA分布函数,在统计意义上可以较好地模拟中国大部分地区的逐日降水,其中年(月)降水量、月平均降水日数及雨日平均降水量等平均值的模拟效果很好,但对年最大降水量和年大雨日数等极端降水事件以及年降水量、年降水日数和年大雨日数的标准差的模拟效果相对较差。采用高阶马尔科夫链、增加模拟次数以及利用更长的实测资料确定模拟参数等,都会对模拟效果起到一定的改进作用。 (2)中国天气发生器BCC/RCG.WG利用谐波分析和多变量生成模型,在统计意义上可以较好地模拟中国各地的逐日最高气温、最低气温、日照时数等非降水变量。其中年平均最高气温、最低气温、日照时数、气温日较差以及月平均最高气温、最低气温、日照时数、气温日较差等与实测结果非常接近。虽然BCC/RCG.WG对各非降水变量平均状态的模拟效果很好,但对于极端气候事件和各变量年际间的差异模拟能力还有待进一步提高,其中模拟的高温日数、危害性高温日数、极端最高气温和极端最低气温较实测值普遍偏大,但对于我国两个主要的高温中心(江南和新疆)以及全国各地的年低温日数模拟效果较好。通过改进模拟模型、分月进行模拟、利用更长的实测资料确定模型参数以及与大尺度环流相结合等,都会在一定程度改进天气发生器对极端气候事件以及年际间差异的模拟效果。 (3)最近50多年以来,中国大部地区实测的干日到湿日的转移概率P(WD)和湿日到湿日的转移概率P(WW)都有减小趋势,其中P(WD)减小趋势更为明显,说明在气候变化背景下,我国各地降水过程和降水持续时间均有减少趋势,但降水过程的减少相对更为明显。日降水量GAMMA分布函数形态参数ALPHA和尺度参数BETA均有增大趋势,但相对于ALPHA小幅增加,BETA增大趋势更为明显,说明在气候变化的背景下,我国各地日降水量分布的形态变化不大,但日降水量分布的离散程度明显增大,极端气候事件发生的可能性趋于增大。此外,在气候变化背景下,最高气温、最低气温和日照时数等非降水变量模拟参数的变化幅度平均值明显大于标准差,而各变量年内峰值出现的时间以及不同变量之间的相关性变化较小。 (4)天气发生器BCC/RCG.WG可以将动力延伸预测模式(DERF)等的旬、月、季、年长时间尺度的气候预测结果进行时间降尺度,得到逐日气候变量,用于预测未来一定时段内极端降水与高温日数等,在短期气候预测应用方面具有较好的应用前景。同时,中国天气发生器BCC/RCG.’WG可以对气候资料进行长时间序列的随机模拟,得到长时间的气候资料序列,可以应用于农业生产的气候风险分析等风险管理研究和业务。