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基于多模式集合的CMIP6降水和气温数据模拟研究——以新疆维吾尔自治区伊犁河流域为例
1
作者 景伟 钟以磊 +2 位作者 王纲胜 李宛谕 赵林 《中国农村水利水电》 北大核心 2025年第10期137-142,151,共7页
第六次耦合模式比较计划(CMIP6)数据常用于全球尺度下气象要素变化评估,但是在预测区域尺度方面无法达到理想效果。新疆伊犁河流域(IRBC)海拔起伏巨大,地形复杂,不同气象站点的数据模拟结果往往有巨大差异,需要一套准确的气象数据以支... 第六次耦合模式比较计划(CMIP6)数据常用于全球尺度下气象要素变化评估,但是在预测区域尺度方面无法达到理想效果。新疆伊犁河流域(IRBC)海拔起伏巨大,地形复杂,不同气象站点的数据模拟结果往往有巨大差异,需要一套准确的气象数据以支撑气象研究工作。研究选取可靠性集合平均(REA)、卷积神经网络(CNN)、随机森林(RF)和贝叶斯模型平均(BMA)4种集合方法,基于CMIP6中多个全球气候模式(GCMs)数据,构建多套新疆伊犁河流域多模式集合气象数据集。研究通过泰勒图、泰勒技巧得分(TSS)和Kling-Gupta Efficiency(KGE)等指标评估多模式集合和单模式数据性能,筛选对研究区域降水和气温模拟效果最优的方法。结果表明,对于降水而言,BMA数据集合对各个极端降水指标的模拟效果最优,相较于其他方法,其在率定阶段(1961-1999年)的极端降水指标日降水量>95%分位值的湿润日年累积降水量(R95PTOT)最高,在验证阶段(2000-2014年)BMA的秩和比(RSR)为1.1,排第一位,表明其综合模拟效果最优。BMA在指标年最大日降水量(Rx1day)、年最大连续5日降水量(Rx5day)和R95PTOT的KGE分别为0.32、0.39和0.52,均优于其他数据集。而在平均气温模拟中,RF数据集的模拟效果最优,在率定阶段标准化偏差(SD)、中心均方根误差(CRMSE)、相关系数(r)和TSS计算结果分别为1.005、0.088、0.996和0.49,均为该指标下最优结果。在验证阶段RF多模式集合数据集的RSR为1.18,明显优于其他方法的结果。该研究结果评估了不同模式和方法生成的气象数据对研究区域对气象数据的模拟性能,可以为未来情景下气象数据分析提供可用方法,为IRBC的气象灾害管理和水资源管理提供科学依据。 展开更多
关键词 多模式集合 CMIP6 随机森林(RF) 可靠性集合平均(rea) 卷积神经网络(CNN) 贝叶斯模型平均(BMA)
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基于CMIP6模式优化集合平均预估21世纪全球陆地生态系统总初级生产力变化 被引量：14
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作者 黄禄丰 朱再春 +3 位作者 黄萌田 赵茜 马伟蕊 曾辉 《气候变化研究进展》 CSCD 北大核心 2021年第5期514-524,共11页
利用国际耦合模式比较计划第六阶段(CMIP6)中18个地球系统模式总初级生产力(GPP)模拟数据,基于传统的多模式集合平均(MME)和可靠集合平均方法(REA),在4个未来情景(SSP1-2.6,SSP2-4.5,SSP3-7.0和SSP5-8.5)下预估了21世纪全球陆地生态系统... 利用国际耦合模式比较计划第六阶段(CMIP6)中18个地球系统模式总初级生产力(GPP)模拟数据,基于传统的多模式集合平均(MME)和可靠集合平均方法(REA),在4个未来情景(SSP1-2.6,SSP2-4.5,SSP3-7.0和SSP5-8.5)下预估了21世纪全球陆地生态系统GPP的变化量,并分析了GPP变化的驱动因子。研究结果表明:在4个未来情景下,基于REA方法预估的全球陆地生态系统年GPP在未来时期(2068—2100年)比历史时期(1982—2014年)分别增长了(14.85±3.32)、(28.43±4.97)、(37.66±7.61)和(45.89±9.21)PgC,其增量大小和不确定性都明显低于MME方法。在4个情景下,大气CO2浓度增长对GPP变化的贡献最大,基于REA方法计算的贡献占比分别为140%、137%、115%和75%;除SSP5-8.5(24%)外,其他情景下升温均导致全球陆地生态系统GPP降低(-42%、-37%、-16%),部分抵消了CO2施肥效应的正面贡献。温度的影响存在纬度差异:升温在低纬度地区对GPP有负向贡献,在中高纬度地区为正向贡献。降水和辐射变化对GPP变化的贡献相对较小。 展开更多
关键词 总初级生产力(GPP) 地球系统模式 国际耦合模式比较计划第六阶段(CMIP6) 可靠集合平均(rea)
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基于数据分解及因果推理的设备可靠性预测模型 被引量：4
3
作者 孙淑娴 田昕怡 +2 位作者 何泽昊 牛彬 胡锦波 《中国安全生产科学技术》 CAS CSCD 北大核心 2023年第5期44-50,共7页
为解决设备的可靠性数据受多种因素影响而同时具有线性特征和非线性特征的问题,提出1种集合经验模态分解法辅助的设备可靠性预测组合模型,该模型结合差分整合移动平均自回归模型和因果推理模型。首先,对原始数据采用集合经验模态分解法... 为解决设备的可靠性数据受多种因素影响而同时具有线性特征和非线性特征的问题,提出1种集合经验模态分解法辅助的设备可靠性预测组合模型,该模型结合差分整合移动平均自回归模型和因果推理模型。首先,对原始数据采用集合经验模态分解法,得到固有模态函数分量和余项;其次,将模态函数分量输入差分整合移动平均自回归模型得到线性分量,进而将线性分量和原始数据作差,得到非线性分量;最后,基于该非线性分量,提出因果分析模型,实现对设备可靠性的有效预测。研究结果表明:与流行的可靠性预测模型相比,组合模型分别在平均绝对误差和均方根误差指标上降低0.015 9和0.026 5,进一步证明本文所提方法的正确性和有效性。研究结果可为工业生产中提升设备可靠性预测提供新思路。 展开更多
关键词 差分整合移动平均自回归模型 集合经验模态分解方法 因果分析 设备可靠性预测
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