日最高温度统计降尺度方法的比较研究  

A comparison study on statistical downscaling methods in daily maximum temperatures

作　　者：徐振亚[1,2] 任福民[2] 杨修群[1] 曹经福[2,3] 

机构地区：[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

出　　处：《气象科学》2012年第4期395-402,共8页Journal of the Meteorological Sciences

基　　金：全球变化研究国家重大科学研究计划资助项目(2010CB950501);国家自然科学基金资助项目(41175075)

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(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。For the downscaling problem in daily maximum temperatures, a new statistical downscal- ing method named Optimal Points Regression（OPR） has been developed. A comparison study on down- scaling in daily maximum temperatures in the plain area （Shandong province ） and the plateau area （ Yunnan province） of OPR and another downscaling method （ the Bilinear Interpolation, BI） was carried out. Results show that both for plain area or plateau area in summer （July） or in winter （January）, the OPR method is obviously better than the BI method. Especially for the root mean square error in the plat- eau area, the superiority of OPR method is more obvious. Then a further research on variance amplification of OPR method shows that variance amplification did not improve the results, but it led to worse results in some aspects such as RMS error and extreme error.

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：P434.4[天文地球—大气科学及气象学]