基于贝叶斯模型的中国未来气候变化预估及不确定性分析

摘要

利用第五次耦合模式比较计划(CMIP5)中35个全球气候模式历史模拟与RCP4.5预估结果，通过贝叶斯模型平均(Bayesian Model Averaging，BMA)对我国气候进行多模式集合研究，给出了中国未来气候变化预估及其不确定性的时空分布。得到以下主要结论:
　　(1)BMA方法能够很好地模拟出温度气候平均场，多模式中表现较好的三个模式为CESM1-CAM5、NorESM1-M和MIROC5;虽然BMA方法对降水的模拟效果相对较差，尤其在江淮和华南多雨区，但相比于等权平均仍有一定的改善，且CNRM-CM5、FGOALS-g2和HadGEM2-AO为最优的三个模式;
　　(2)RCP4.5情景下，中国21世纪冬夏将持续增温，冬季高于夏季，末期冬夏平均增温将达到2.70℃和2.35℃。其中，变暖高值中心出现在东北及西北地区，东南沿海和青藏高原南部为增温低值区。初期北方有很大可能(＞80％)增温超过0.7℃，南方增温相同幅度的概率达到50％。中期北方和南方增温超过1.5℃的概率分别为80％和50％。到了末期，北方（南方）有80％(50％)的可能性增温超过2℃;中国21世纪冬、夏季降水均以增加为主，且增加幅度逐渐变大，冬季比夏季明显，末期冬夏降水平均增加幅度为11.2％和6.6％。其中，青藏高原及内蒙一带为冬夏降水增加的主要高值中心，而降水减少极值中心，冬季出现在青藏高原南侧，夏季则为西北地区的西面;
　　(3)基于信噪比研究发现，BMA方法对温度变化的预估结果是可信的，全国不同时期信噪比普遍高于3。对比发现除高原东部外，其他区域夏季预估的可信度均略高于冬季，21世纪末期与中期的信噪比相当，且明显高于初期。其中，高值中心主要分布在塔里木盆地，末期大于7，高原东南侧和大兴安岭北部等地则为信噪比低值区，但仍然高于1;相比于温度，降水预估结果的可信度较低，除个别地区略高于1外，其他区域信噪比均低于1，甚至在华南等地大范围出现低于0.2的低值区。其中降水可信度高值中心主要分布在青藏高原和东北北部，华南地区则一直为可信度低值区。此外，从全国平均来看，冬季降水预估结果的可信度略高于夏季。

目录

声明

摘要

第一章 绪论

1．1 研究目的和意义

1．2 国内外研究进展

1．2．1 全球气候模式的评估研究

1．2．2 多模式集合方案的研究

1．2．3 未来气候变化的预估研究

1．2．4 未来气候变化的不确定性研究

1．2．5 基于贝叶斯模型平均的概率预估研究

1．3 本文主要研究内容

第二章 资料和方法

2．1 资料简介

2．1．1 模式资料

2．1．2 观测资料

2．2 贝叶斯模型平均方法

2．2．1 气温的建模

2．2．2 降水的建模

2．3 参数估计

2．3．1 极大似然估计及期望最大化算法

2．3．2 牛顿-辛普森迭代

2．4 BMA模拟结果的检验指标

2．4．1 均方根误差

2．4．2 距平相关系数

2．5 预估方法

2．6 不确定性指标

第三章 中国未来温度变化及概率预估

3．1 BMA温度模型的建立及其模拟效果

3．1．1 最优训练期的确定

3．1．2 模式权重及有效模式数的比较

3．1．3 模拟效果评估

3．2 21世纪未来温度变化的概率预估

3．2．1 区域平均温度的概率预估

3．2．2 未来温度变化的空间分布

3．2．3 未来温度变化的概率预估

3．3 本章小结

第四章 中国未来降水变化及概率预估

4．1 BMA降水模型的建立及其模拟效果

4．1．1 最优训练期的确定

4．1．2 模式权重及有效模式数的比较

4．1．3 模拟效果评估

4．2 21世纪未来降水变化的概率预估

4．2．1 区域平均降水的概率预估

4．2．2 未来降水变化的空间分布

4．2．3 未来降水变化的概率预估

4．3 本章小结

第五章 中国未来气候变化的不确定性分析

5．1 预估的不确定性分析

5．2 基于信噪比的可信度讨论

5．3 本章小结

第六章 总结与展望

6．1 结论

6．2 讨论与展望

参考文献

致谢

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