单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,,,‹#›,单击此处编辑母版标题样式,单击此处编辑母版文本样式,第二级,第三级,第四级,第五级,,,‹#›,基于降尺度方法的徐州市未来降水变化分析,1,,本,研究,通过,CF,（变化因子）,降尺度方法，将,GCM,（大气环流模式）,模型输出的大尺度模拟数据与徐州市地面气候资料中的站点降水数据相结合，从而对徐州市未来降水的年内及年际变化进行模拟分析概述,变化,因子,实测数据,降尺度 方法,未来降水情景模拟,2,选题背景及研究意义,研究现状及创新点,数据来源及研究方法,结果分析及验证,1,2,3,4,总结及展望,5,报告内容,3,选题背景,研究意义,在气候变化预估研究中，,GCM,模型是一个很理想的预估工具众多研究表明：,GCM,模型对大尺度气候的平均特征模拟效果很好然而，它在区域气候模拟方面能力有限，而统计降尺度方法的应用有效地解决了此类空间分辨率不匹配的问题降水是天气预报中最难预测的要素之一在气象灾害预报监测中，降水是一个极为重要的因素降水与人类生产生活有着极其紧密的联系做好对降水的预测分析，不但能给人们生活出行带来安全保障，同时也能为城市工农业做好防灾减灾工作提供科学合理的依据。
选题,背景及研究意义,4,研究,现状,创新点,从上述资料可以看出，在徐州市的有关降水变化研究中，多是对历史及当前的降水变化进行研究分析；而本研究是对徐州市未来时段的降水变化情况的模拟预估及变化分析研究现状,及创新点,江敏、马云在,《,降水对徐州地区冬小麦生产的影响,》,中，基于,1990-1999,年徐州市降水资料，进行了该时段降水变化对冬小麦生产的影响的研究姚晓蔚等在,《,徐州市降水特征及频率分析,》,中，基于,1990-2009,年徐州市降水资料，分析了该,19,年中徐州市降水量的年际和年内变化特征徐玲玲,,、张巍在,《,江苏徐州近,42,年降水和气温变化特征分析,》,中，基于,1960-2011,年徐州市降水资料，进行了该,42,年徐州市降水特征的年际和季节变化研究5,数据,来源及,研究方法,,本研究中，小尺度气象要素实测数据是从 （中国气象科学数据共享服务网）获取的在该资料中，降水要素的单位是,0.1mm,因此要对其做缩小十倍的预处理10.8,1.2,20.6,1.,气象站点实测数据,,6,数据,来源及,研究方法,,1.,气象站点实测数据,,其次，要对降水特征值进行转换,降水不足,0.1mm,，可用,0,代替。
遇到此类降水量替换为,XX.Xmm,本研究中，小尺度气象要素实测数据是从 （中国气象科学数据共享服务网）获取的7,数据,来源及,研究方法,,1.,气象站点实测数据,,完成预处理，才可保证后期数据使用的正确性月份,一月,二月,三月,四月,五月,六月,降水量（,mm,）,16.58,20.14,32.11,57.30,61.27,96.12,月份,七月,八月,九月,十月,十一月,十二月,降水量（,mm,）,206.30,143.36,102.07,51.67,25.80,50.22,基准期（,1961-1990,）徐州市月尺度平均降水量,本研究中，小尺度气象要素实测数据是从 （中国气象科学数据共享服务网）获取的8,数据,来源及,研究方法,,2.,大尺度环流数据,本研究中,,,大尺度环流数据是从,,（,IPCC,数据共享中心）获取的英国哈德利中心的,HadCM3,（海气耦合模式）,A2,和,B2,情景下输出的未来（,2010-2039,）基于基准期（,1961-1990,）的变化因子HadCM3,网格把全球分为,7008,（,96,列,×73,行,）个分区徐州站位于,117,°,09,′,E,，,34,°,17,′,N,，即第,736,个分区。
所以在选取,HadCM3,变化因子时，只需,选取这第,736,个,HadCM3,网格所对应的变化因子即可,9,数据,来源及,研究方法,,HadCM3 A2,情景,HadCM3 B2,情景,2.,大尺度环流数据,本研究中,,,大尺度环流数据是从,,（,IPCC,数据共享中心）获取的英国哈德利中心的,HadCM3,（海气耦合模式）,A2,和,B2,情景下输出的未来（,2010-2039,）基于基准期（,1961-1990,）的变化因子10,数据,来源及,研究方法,,3.CF,降尺度方法,CF,方法，又称,Delta,方法它的具体原理如下：,研究分析所需的未来月尺度降水量,基准期实测,月降水量,HadCM3,输出,的变化因子,11,数据,来源及,研究方法,,3.CF,降尺度方法,月份,一月,二月,三月,四月,五月,六月,降水量（,mm,）,16.58,20.14,32.11,57.30,61.27,96.12,月份,七月,八月,九月,十月,十一月,十二月,降水量（,mm,）,206.30,143.36,102.07,51.67,25.80,50.22,月份,一月,二月,三月,四月,五月,六月,降水量（,mm,）,16.11,19.76,32.11,58.96,63.84,107.65,月份,七月,八月,九月,十月,十一月,十二月,降水量（,mm,）,201.39,114.69,102.07,55.05,24.61,50.70,基准期,平均月,降水量,×,×,B2,情景,下的变,化因子,A,2,情景,下的变,化因子,A2,情景模拟下徐州市未来（,2010-2039,）月尺度平均降水量,B2,情景模拟下徐州市未来（,2010-2039,）月尺度平均降水量,12,13,14,结果分析及验证,,1.,未来（,2010-2039,）年内降水变化,根据,CF,方法模拟出的未来降水情景模拟数据绘制,A2,和,B2,情景下未来年内降水变化图。
如下图：,,A2,和,B2,情景下模拟出的徐州市未来降水年内分布都不均匀，,主要集中于夏季,,,占全年降水量的,50%,，,而冬季,降水较少,该结果,符合徐州历史降水年内变化特征,这主要是由,夏季高温多雨，冬季寒冷干燥的温带半湿润季风气候,决定的15,1.,未来（,2010-2039,）年内降水变化,通过对模拟出的月尺度降水数据进行以年为单位的整合，,得出,A2,和,B2,情景下未来时段（,2010-2039,）的降水量年际变化图，如下图：,,A2,和,B2,情景对徐州市未来降水的模拟结果相似性很高其变化趋势大致相同，但变化幅度稍有差异相比,B2,情景，,A2,情景的波动更为明显这是由于,A2,情景下温室气体排放量大，碳浓度高导致大气吸收太阳辐射能力变强，从而导致,大区域环流形势变化进而影响小区域范围的降水变化,2.,未来（,2010-2039,）年际降水变化,结果分析及验证,,16,结合基准期（,1961-1990,）与未来（,2010-2039,）平均年降水量数据，绘制两个时段两种情景下的年际降水量的对比情况图，如下图：,从左图可以看出，,A2,和,B2,情景下，,平均年降水量,都是有所减少的。
这与,姚晓蔚等的研究成果保持一致，即在全球气候变暖的情况下，华北平原地区降水量总体呈现减少的趋势唐文学等也得出了徐州市降水量年际变化大，,且,总体呈现缓慢下降趋势的研究结果3.,基准期（,1961-1990,）与未来（,2010-2039,）平均年降水量变化分析,结果分析及验证,,17,,通过对气候资料处理部门提供的,1960-2010,年徐州地面气候资料中的年降水总量数据进行分析，也可以得出徐州地区年降水量呈现缓慢下降趋势的结果如下图,所示,：,左图是用五年滑动平均法对,1960-2010,年徐州地面气候资料中的年降水总量数据进行平滑得到的结果在滑动平均的基础上，用线性回归方程分析其整体变化趋势可以看出，徐州市降水年际变化总体呈现波动下降的趋势，与上文,CF,降尺度方法的模拟结果一致3.,基准期（,1961-1990,）与未来（,2010-2039,）平均年降水量变化分析,结果分析及验证,,18,总结及展望,,小结,展望,由于知识背景和研究时间限制，本文仅通过降尺度方法中的,CF,一种方法对徐州市未来降水进行简单的降尺度模拟因此，该研究成果还有很多不足与缺陷，如：可以同时使用多种降尺度方法进行模拟比较，分析选择出最佳方法进行对未来降水变化的模拟。
或者，可选取过去时段的气象资料进行模拟，通过实测数据验证模拟结果的可靠性，再对未来时段进行模拟本文基于,CF,降尺度方法对徐州市未来降水变化做了,HadCM3 A2,和,B2,两种情景下的模拟分析，取得了较合理的成果结果表明：,不论是,A2,还是,B2,情景下，徐州市未来年内降水季节分布依旧不均匀，峰值在夏季，冬季降水少这将导致旱涝灾害频发，尤其不利于农作物生长同时，在全球气候变暖的大趋势下，徐州市未来,30,年内降水年际变化波动较大且总体呈现出缓慢下降的趋势19,20,。