CMIP5多模式資料中氣溫的BMA預(yù)測方法研究

doi:10.3969／2014jms.0052

首頁 > 過刊瀏覽>2015年第35卷第4期 >405-412. DOI:10.3969／2014jms.0052

CMIP5多模式資料中氣溫的BMA預(yù)測方法研究
DOI:
                        10.3969／2014jms.0052
                    
CSTR:
                        
                    
作者:
                        
                        
                    
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基金項(xiàng)目:國家重點(diǎn)基礎(chǔ)研究發(fā)展計(jì)劃(973計(jì)劃)資助項(xiàng)目(2012CB955204);江蘇省普通高校研究生科研創(chuàng)新計(jì)劃項(xiàng)目(CXLX13-4804);江蘇高校優(yōu)勢學(xué)科建設(shè)工程資助項(xiàng)目(PAPD)

Bayesian model average prediction on temperature by CMIP5 data

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摘要:

利用CMIP5的8個(gè)全球氣候系統(tǒng)模式對(duì)氣溫的回報(bào)結(jié)果進(jìn)行貝葉斯模式平均(簡稱BMA)試驗(yàn),并采用均方根誤差、距平相關(guān)系數(shù)、連續(xù)等級(jí)概率評(píng)分等對(duì)多模式集合平均(簡稱EMN)和BMA的回報(bào)結(jié)果進(jìn)行檢驗(yàn)、評(píng)估。結(jié)果表明,EMN的回報(bào)效果優(yōu)于8個(gè)單模式的回報(bào)效果,而BMA的回報(bào)效果最好,其區(qū)域平均的均方根誤差比EMN小0.5℃左右。在此基礎(chǔ)上,利用中等排放情景RCP4.5下CMIP5模式中的年際年代際預(yù)估資料對(duì)2011—2035年的氣溫進(jìn)行預(yù)估。研究發(fā)現(xiàn)東亞地區(qū)在2011—2035年氣溫將普遍升高,海洋上的增暖幅度較小,陸地上的增暖幅度較大,且增暖幅度隨緯度升高而增大。青藏高原及中國北方大部分地區(qū)氣溫將明顯升高,升溫幅度在1℃左右,而南方的升溫幅度較小,約為0.3~0.6℃。

Abstract:

The hindcast of temperature based on 8 climate system models of CMIP5 was tested by Bayesian model average (BMA) prediction methed. Moreover, the RMSE, ACC and CRPS were used to evaluate the hindcast results of multimodel ensemble mean(EMN) and BMA result. The results show that the hindcast of EMN is better than that of other single model, and the BMA hindcast result is the best. The regional average RMSE of BMA is about 0.5℃ smaller than that of EMN. In the RCP4.5 scenario, the decadal and interdecadal projection data of CMIP5 is used to estimate the temperature during 2011-2035. The estimation results show that the temperature over East Asia during 2011-2035 will increase, and the increment of the temperature over the oceans is smaller than that over the continents. Most parts of northern China and the Tibetan Plateau will significantly become warmer with 1℃ increment, but in southern China, the temperature increment is about 0.3℃-0.6℃.

參考文獻(xiàn)

相似文獻(xiàn)

引證文獻(xiàn)

引用本文

智協(xié)飛,王晶,林春澤,彭婷,王佳. CMIP5多模式資料中氣溫的BMA預(yù)測方法研究.氣象科學(xué),2015,35(4):405-412 ZHI Xiefei, WANG Jing, LIN Chunze, PENG Ting, WANG Jia. Bayesian model average prediction on temperature by CMIP5 data. Journal of the Meteorological Sciences,2015,35(4):405-412

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收稿日期:2014-01-02
最后修改日期:2014-05-22
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在線發(fā)布日期: 2015-09-11
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