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  • 正版 未来水文气候情景预估及不确定性分析与量化 段青云,徐宗学
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    • 作者: 段青云,徐宗学等著著 | 段青云,徐宗学等著编 | 段青云,徐宗学等著译 | 段青云,徐宗学等著绘
    • 出版社: 科学出版社
    • 出版时间:2016-05
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    • 作者: 段青云,徐宗学等著著| 段青云,徐宗学等著编| 段青云,徐宗学等著译| 段青云,徐宗学等著绘
    • 出版社:科学出版社
    • 出版时间:2016-05
    • 版次:1
    • 印刷时间:2017-07-01
    • 字数:370千字
    • 页数:235
    • 开本:16开
    • ISBN:9787030480989
    • 版权提供:科学出版社
    • 作者:段青云,徐宗学等著
    • 著:段青云,徐宗学等著
    • 装帧:精装
    • 印次:暂无
    • 定价:128.00
    • ISBN:9787030480989
    • 出版社:科学出版社
    • 开本:16开
    • 印刷时间:2017-07-01
    • 语种:中文
    • 出版时间:2016-05
    • 页数:235
    • 外部编号:9002901
    • 版次:1
    • 成品尺寸:暂无

    目录

    前言
    第1章 绪论 1
    1.1 气候变化背景 1
    1.2 气候模式的意义 2
    1.3 气候模式的发展 2
    1.4 气候模式模拟的未来气候及不确定性 3
    第2章 降水预估的共识性与可信度研究资料及方法 6
    2.1 资料说明 6
    2.2 统计方法介绍 9
    2.2.1 季均值场的(协)方差场分解方法 9
    2.2.2 10年均值场的方差分解方法 11
    2.2.3 经验正交函数分解方法 12
    2.2.4 相关分析 14
    2.2.5 合成分析 14
    2.3 降水季节预报流程 14
    2.4 CMIP3与CMIP5模式评估指标 15
    第3章 统计降尺度技术 17
    3.1 降尺度技术综述 17
    3.1.1 统计降尺度技术基本原理 17
    3.1.2 常用的统计降尺度方法 18
    3.1.3 统计降尺度中的不确定性 19
    3.2 DCA 统计降尺度方法 21
    3.2.1 方法与原理 21
    3.2.2 数据及来源 22
    3.2.3 与其他统计降尺度方法对比研究 23
    3.3 STNSRP模型 25
    3.3.1 STNSRP模型简介 25
    3.3.2 STNSRP模型原理 26
    3.3.3 STNSRP模型参数 27
    3.3.4 模型率定与验证 29
    3.3.5 未来降水情景构建 43
    3.3.6 小结 45
    第4章 动力-统计混合降尺度技术 46
    4.1 动力-统计降尺度方法比较: 以淮河流域为例 46
    4.1.1 研究区概况 46
    4.1.2 数据 47
    4.1.3 ASD统计降尺度和RegCM3动力降尺度结果比较 48
    4.1.4 小结 57
    4.2 动力-统计混合降尺度技术: 以我国东部八大季风区为例 58
    4.2.1 统计降尺度方法 59
    4.2.2 动力降尺度数据 59
    4.2.3 混合降尺度方法在东部季风区的模拟效果评价 59
    4.2.4 未来情景预估 67
    4.3 小结 71
    第5章 气候变化情景下气象要素的**模拟 73
    5.1 贝叶斯模型平均方法概述 73
    5.2 日平均温度的统计降尺度模型 74
    5.2.1 广义加性模型 74
    5.2.2 日平均温度的联合均值-方差GAM降尺度模型 75
    5.2.3 应用实例 76
    5.3 日降水量的统计降尺度模型 78
    5.3.1 日降水的Poisson-gamma复合分布描述 78
    5.3.2 日降水量的GLM降尺度模型 79
    5.3.3 应用实例 80
    5.4 统计降尺度的BMA多模型集成 82
    5.5 基于多模式统计降尺度模型的**模拟方法 84
    5.5.1 基本原理和步骤 84
    5.5.2 应用举例 85
    5.6 对我国东部季风区主要流域的应用 93
    5.7 小结 95
    第6章 高精度降水和温度格点数据集比较 97
    6.1 引言 97
    6.2 数据与方法 98
    6.3 结果 100
    6.3.1 在时间尺度上的比较 100
    6.3.2 在空间尺度上的对比 102
    6.4 讨论 103
    6.5 小结 104
    第7章 CMIP3与CMIP5年代际多模型气候变化模拟与预估比较 106
    7.1 CMIP5在中国区域精度评估 106
    7.2 应用贝叶斯多模型平均方法预测气候变化 108
    7.3 应用贝叶斯多模型平均方法进行**气候指数预测 118
    第8章 中国东部降水的季节可预报性研究 125
    8.1 季节可预报性的定量化 125
    8.1.1 可预报性的定义 125
    8.1.2 中国东部区域降水的季节可预报性 126
    8.1.3 降水模态的季节可预报性 127
    8.2 可预报部分的主要雨型及其预报因子 128
    8.2.1 与ENSO相关的中国东部降水 128
    8.2.2 与黑潮海温相关的中国东部降水 132
    8.2.3 与印度洋及南海海温相关的中国东部降水 133
    8.3 相关环流状况的表征 134
    8.3.1 西太副高 134
    8.3.2 Hadley环流及大气遥相关 138
    8.4 年代际变化 142
    8.4.1 降水-海温关系的年代际变化 142
    8.4.2 降水-环流状况的年代际变化 144
    8.5 季节内变率部分的主要雨型及其环流状况 145
    8.5.1 秋冬季节的中国东部降水 145
    8.5.2 春夏季节的中国东部降水 147
    8.6 小结 149
    第9章 GCM在中国东部季风区的适用性评估 151
    9.1 评估方法 151
    9.2 数据 152
    9.2.1 GCMs输出数据 152
    9.2.2 地面观测资料 153
    9.3 GCMs在东部季风区的适用性评估 153
    9.3.1 GCMs整体模拟能力分析 153
    9.3.2 平均气温模拟评估 154
    9.3.3 降水量模拟评估 157
    9.3.4 综合评估结果 159
    9.4 GCMs在典型流域的适用性评估 161
    9.4.1 松花江流域 161
    9.4.2 辽河流域 168
    9.4.3 海河流域 176
    9.4.4 淮河流域 183
    9.4.5 黄河流域 191
    9.4.6 长江流域 198
    9.4.7 东南诸河流域 206
    9.4.8 珠江流域 213
    参考文献 222

    评论

      在变化的大背景下,本书针对**发布的气候模式CMIP5数据,系统分析了气候变化过程中降水预估的共识性与可信度规律,全面评价了目前流行的多种气候模式降尺度技术,系统评估了气候模式在中国东部季风区的适用性,初步分析了多模式集合平均方法在气候模式集合评估中的应用。

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