CDF-T方法在站点尺度日降水预估中的应用

摘要：

基于1961-2015年上海降水观测数据和8个全球气候模式GCMs模拟的日降水量数据,采用累计概率分布函数构建转换模型CDF-T建立了站点尺度日降水量的统计降尺度模型.结果表明,降尺度模型显著改善了GCMs对降水日数偏多、降水强度偏低和降水量偏少的模拟结果.与利用全年日降水序列建模结果相比,利用汛期日降水序列建模更好地刻画了汛期降水的累计概率分布曲线,同时提高了汛期总降水量、降水强度和年平均暴雨日数、暴雨量、暴雨强度的均值和变化趋势的降尺度效果.模型对较长年份的暴雨重现期订正效果更佳.与当代(2006-2015年)气候相比,2016-2095年上海降水呈现以下特征:全年和汛期总降水量和降水强度增加,降水日数减少,未来可能出现更多的旱涝年;汛期降水极端性增强,暴雨降水均值和极端值均增加;50年以上重现期的年最大日降水量未来呈前40年减少后40年增加的变化.CDF-T模型为站点尺度气候变化影响评估和未来预估提供降尺度技术和基础气候数据.

关键词：累计概率分布函数、统计降尺度、日降水量、全球气候模式

所属期刊栏目：37

分类号：P413(大气探测（气象观测）)

资助基金：国家重点研发计划项目2016YFC0502700;国家自然科学基金项目41571044,41401661

在线出版日期：2018-08-27（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共10页

页码：796-805