基于GRACE/GRACE-FO数据降尺度方法反演库尔勒东区地下水储量变化

GRACE与GRACE-FO重力卫星为全球中大尺度地下水反演监测提供了新的手段,但难以提供小尺度上较高空间分辨率的地下水储量变化(GWSA)信息。本文针对新疆库尔勒东部缺资料区,采用动力降尺度方法提高GRACE/GRACE-FO反演GWSA数据的空间分辨率,分析GWSA的时空分布规律。首先,基于数据融合方法构建了库尔勒东区GWSA数值模型;然后,利用优化后的模型将GWSA反演数据的分辨率从1°降尺度至0.25°和0.05°,将反演的GWSA与水井监测的地下水位(GWL)数据进行对比验证;最后,利用0.05°GWSA数据分析研究区GWSA态势。结果表明:①与降尺度前1°GWSA数据相比,降尺度转换后的高分辨率GWSA数据在空间上更加平滑、展示了更加丰富的细节,且提高了与水井GWL监测数据的相关性,改进了反演精度和可靠性;②小尺度上,降尺度后的GWSA数据能够反映水源地地下水的季节性、年际和长期开采下的亏损等动态特征;③研究区GWSA呈现出时空分布差异性,2005—2020年区内地下水储量变化率为-1~1 mm·a-1,总体上呈南增、北减态势,南、北部山区的变幅大于中部相对平坦区域。

MJO对我国降水影响的季节调制和动力-统计降尺度预测

利用1981—2016年中国区域CN05.1格点降水资料和EAR-Interim再分析资料,研究了季节循环对于热带大气季节内振荡(MJO)对我国降水影响的调制作用,并基于模式对MJO的预报建立了针对延伸期降水的动力-统计降尺度模型。结果表明,MJO对我国季节内降水异常的影响明显受到季节循环的调制。当MJO对流在热带印度洋活跃时,我国降水偏多的区域随季节由南向北推进;当MJO对流位于海洋性大陆地区时,在秋、冬季我国东部和高原大部分地区降水异常偏少,而到了春、夏季该关系反转。MJO对流和基本气流(特别是副热带西风急流)的位置和强度的变化所引起热带外环流响应的不同是造成这种季节性差异的重要原因。模式检验表明,BCC_AGCM2.2对目标候MJO的预报技巧可达18d以上,在此基础上利用模式预报MJO信息构建了随季节演变滚动的MJO动力-统计降尺度预测模型。独立样本检验表明,该模型在较长时效(10~20d)下对MJO高影响区低频降水异常的预报技巧高于模式的直接预报,特别是在MJO活跃时期对降水预报技巧的提升更加明显,这为MJO信号释用提供了新的思路。

不确定转子系统动力学降阶模型构建与模型散度参数辨识

在航空、航天、船舶等领域的实际工程转子系统中,广泛存在高维复杂的非线性系统。在航空发动机转子系统、燃气轮机转子系统等重点研究领域,通常还难以对高维复杂非线性系统进行直接的数据处理和分析统计。针对不确定性转子系统的模型维度较高等问题,提出了一种模型不确定性动力学降阶计算模型构建和模型散度参数辨识方法。首先,根据确定性动力学模型和静态矩阵降阶方法,完善了确定性动力学降阶模型;然后,基于随机矩阵理论和非参数动力学建模方法,提出了不确定性动力学降阶模型;最后,利用系统确定性模型的一阶临界转速、振型和实验数据,对不确定性动力学模型的散度参数进行了辨识;为了验证散度参数辨识方法的有效性,笔者又在转子实验平台上进行了实验验证。研究结果表明:实验结果与降阶之后振动响应均值的差异性较小,且与不确定性动力学模型相差不超过10%,表明所采用的理论模型在描述转子系统行为方面具备了较高的准确性和可靠性,该模型可以为深入研究模型不确定性转子系统提供参考。

基于随机森林模型的GRACE数据3种空间降尺度对比

陆地水储量是赋存在陆地上各种形式水的综合体现,研究其时空变化对认识区域水循环过程和水资源调控等具有重要意义。然而现有陆地水储量变化数据实际分辨率较低,限制了其在中小流域或地区中的应用。针对这一问题,本文基于GRACE重力卫星和其后续卫星GRACE-FO反演的陆地水储量变化数据,首先采用随机森林模型,分别基于格点、区域(流域)和区域(全国)3种空间降尺度思路将GRACE数据降尺度至0.25°×0.25°,后结合GLDAS模型数据,基于水量平衡原理计算得到地下水储量变化数据,最后基于降尺度模型模拟效果和实测地下水位数据评估3种降尺度思路在全国的适用性。结果表明:随机森林模型能够较好地模拟驱动数据(降水、气温、植被条件指数和土壤水储量)与GRACE数据的统计关系,验证期格点降尺度思路的平均相关系数总体在0.6左右,区域降尺度思路的平均纳什效率系数、相关系数和均方根误差分别>0.5、>0.75和<6.6 cm,3种空间降尺度思路的模拟精度均满足基本要求;2003—2021年间,GRACE数据、格点降尺度、区域降尺度(流域)和区域降尺度(全国)得到的我国陆地水储量亏缺量分别约为119.5×10^(8)、62.4×10^(8)、121.1×10^(8)和121.8×10^(8)m^(3)/a,地下水储量亏缺量分别约为230.0×10^(8)、171.8×10^(8)、235.6×10^(8)和236.4×10^(8)m^(3)/a,受制于样本数较少等原因,格点降尺度结果精度较差;两种区域降尺度思路得到的水储量变化速率均和原始GRACE数据基本一致,模拟结果均优于格点降尺度,且细化到流域的区域降尺度对地下水储量变化验证精度有一定的改善。区域降尺度具有适用性强、模拟精度高、计算效率高的优势,研究结果可为流域水资源可持续利用以及水资源规划等提供精细化的水储量变化数据。

随机复合材料结构非线性热-力耦合模拟的统计高阶多尺度方法

对于具有复杂随机细观构造的复合材料结构的非线性热-力耦合问题的随机多尺度建模和计算仍是一个具有挑战性的问题。本文发展了一个新的统计高阶多尺度方法,克服了随机多尺度问题直接模拟时巨大的计算量,实现了具有随机复合材料结构非线性热-力耦合问题的数值模拟。借助统计多尺度渐近分析和泰勒级数方法,本文严格推导了可以精确分析随机复合材料结构宏-细观尺度非线性热-力耦合响应的统计高阶多尺度计算模型。然后,通过局部误差分析证明了统计高阶多尺度计算模型中高阶校正项在保持计算模型局部能量和动量守恒的重要意义。进一步,建立了可以高效模拟随机复合材料结构非线性热-力耦合行为的具有离线和在线两阶段的时空多尺度算法。最后,通过数值实验验证了统计高阶多尺度方法的计算高效率和高精度。

黑河流域降水统计——动力降尺度问题研究

依据区域气候模式RIEMS2.0输出的3 km高分辨率数据和站点降水记录分析了中国西北黑河流域降水的动力降尺度和统计—动力降尺度问题,检验了多种因子组合下多元线性回归(MLR)和贝叶斯模式平均(BMA)降尺度模型,评估了降尺度降水的均方根误差、相关系数、方差百分率及“负降水”偏差率等方面的统计特征。结果表明,动力降尺度降水相关系数最高,误差也最大,降水方差达到观测值的1.5~2倍;除相关系数外,统计—动力降尺度模型的几个统计特征均最优,纯统计模型次之。检验表明,仅用700 hPa位势高度场、经向风和比湿等构建的统计降尺度模型估计的站点降水相关系数较低,均方根误差也较大。当在统计降尺度模型中引入模式降水因子后站点降水的估计得到明显改善,其中MLR类模型的降水相关系数和方差百分率均明显高于BMA类模型,均方根误差二者相当,但前者“负降水”出现频次明显大于后者,“负降水”偏差主要出现在降水稀少的冬半年及黑河中、下游干旱或极端干旱区,上游出现频率较低,其中MLR类模型“负降水”出现频次明显高于BMA类模型,后者仅出现在黑河中、下游地区。包含模式降水因子的统计—动力降尺度模型能减少“负降水”出现的频次。此外,降尺度模型估计降水的统计特征随季节变化,其中7种降尺度模型估计的站点降水误差与站点气候降水量成比例,但相对误差与之相反。这些评估结果表明,即使用高分辨率动力降尺度估计干旱区站点降水也存在明显偏差,需要结合统计降尺度模型进一步降低站点降水估计的不确定性。

长江流域年降水预测动力-统计降尺度方法及其应用

基于站点资料、再分析数据和动力气候模式回报数据,利用经验正交函数分解(EOF,Empirical Orthogonal Function)迭代和年际增量方法,探讨了长江流域年尺度降水异常的动力-统计降尺度预测方法及其应用效果。结果表明,基于再分析数据的年尺度环流场,建立的长江流域年尺度降水异常增量的统计降尺度预测方案,其26 a回报检验的距平相关系数(ACC)平均达0.6,证明该方案具有较高的可预报性。进一步利用模式预测的年尺度环流场,建立了年降水异常增量的动力-统计降尺度预测方案,其ACC平均为0.42,显示了较高的回报技巧,远优于模式直接输出的年降水动力预报结果。通过分析调制年降水预报技巧高低的因素发现,赤道中东太平洋年平均海温距平为负值时,预报技巧更高,ACC平均达0.5以上。在拉尼娜发展年或拉尼娜持续年的冷水背景下,利用EOF迭代选取的特征向量偏多时,多尺度的大气环流信息被纳入预测模型中作为预测信号,预测技巧得到了提高。

中国夏季降水的组合统计降尺度模型预测研究

现阶段的动力气候模式尚不能满足东亚区域气候预测的实际需求,这就需要动力和统计相结合的方法,将动力模式中具有较高预测技巧的大尺度环流信息应用到降水等气象要素的统计预测模型当中,以改善后者预测效果。本文中所介绍的组合统计降尺度模型,可将动力气候模式预测的大尺度环流变量和前期观测的外强迫信号作为预测因子来预测中国夏季降水异常。交叉检验结果显示,组合统计降尺度预测模型的距平相关系数较原始模式结果有较大提高。在实时夏季降水预测中,2013~2018年平均的预测技巧相对较高,趋势异常综合检验(PS)评分平均为71.5分,特别是2015~2018年平均的PS评分预测技巧达到72.7分,总体上高于业务模式原始预测和业务发布预测的技巧。该组合统计降尺度模型预测性能稳定,为我国季节预测业务提供了一种有效参考。

基于Tweedie分布的日降水量统计降尺度模型

基于Tweedie分布的广义线性模型(generalized linear model,简称GLM),并结合Kriging模型,发展了日降水量统计降尺度的GLM-Kriging模型.首先用GLM拟合研究区域内日降水量与数值模式输出的影响局地降水的物理量之间的关系,日降水量的空间相关性反映在模型的残差中;然后用Kriging模型来拟合GLM的随机化百分位残差(randomized quantile residuals,简称RQ残差).结合NCEP再分析资料应用于2007年7月沂沭泗流域的42站日降水观测,结果表明GLM-Kriging降尺度模型较好地还原了主要降水过程,整体上取得了较高的准确度,可用于气候变化影响评估或数值天气预报产品的释用,还可进一步扩展为日降水量的时空统计模型.

用统计降尺度模型预测川中丘陵区参考作物蒸散量

区域蒸散量(evapotranspiration)预测对精准灌溉预报与农田水分管理意义重大。该文利用川中丘陵区11个气象站点1961-2013年逐日气象资料,采用FAO-56 Penman-Monteith公式计算参考作物蒸散量(reference evapotranspiration,ET0),基于Hadley Centre Coupled Model version 3(HadCM3)的输出和统计降尺度模型(statistical downscaling model,SDSM)分别对A2(高温室气体排放)、B2(低温室气体排放)情景下川中丘陵区2014-2099年ET0进行预测,并使用Mann-Kendall检验和反距离加权插值法对1961-2099年ET0的时空演变特征进行分析。结果表明:基准期(1961-2010年)川中丘陵区ET0整体呈现明显下降趋势,空间上呈现出东北部、西北部和东南部相对较大、中部相对较小的差异;与基准期相比,A2、B2情景下未来2020 s(2011-2040年)、2050 s(2041-2070年)和2080 s(2071-2099年)川中丘陵区ET_0月和年均值都呈增大趋势;A2情景下3个时期ET0将分别增加7.9%、10.9%和16.7%,B2情景下ET_0将分别增加7.1%、4.9%和12.8%;A2、B2情景下3个时期川中丘陵区ET_0空间分布均呈现西北部和南部较大、中部较小的空间差异,且3个时期的ET0相对变化率显示中部及其偏北、偏南区域ET_0增幅相对较大,北部和南部增幅相对较小。因此,未来川中丘陵区ET0的上升可能导致水资源短缺与季节性干旱进一步加剧。该研究可为川中丘陵区水资源优化管理和灌溉制度制定提供科学参考。

基于统计降尺度模型的江淮流域极端气候的模拟与预估

利用江淮流域29个代表站点1961—2000年逐日最高温度、最低温度和逐日降水资料,以及NCEP逐日大尺度环流场资料,引入基于多元线性回归与随机天气发生器相结合的统计降尺度模型SDSM(statistical downscaling model),通过对每个站点建模,确立SDSM参数,并将该模型应用于SRESA2排放情景下HadCM3和CGCM3模式,得到了江淮流域各代表台站21世纪的逐日最高、最低温度和降水序列以及热浪、霜冻、强降水等极端气候指数。结果表明,当前气候下,统计降尺度方法模拟的极端温度指数与观测值有很好的一致性,能有效纠正耦合模式的"冷偏差",如SDSM对江淮平均的冬季最高、最低温度的模拟偏差较CGCM3模式分别减少3℃和4.5℃。对于极端降水则能显著纠正耦合模式模拟的降水强度偏低的问题,如CGCM3对江淮流域夏季降水强度的模拟偏差为-60.6%,但降尺度后SDSM-CGCM3的偏差仅为-6%,说明降尺度模型SDSM的确有"增加值"的作用。21世纪末期在未来SRESA2情景下,对于极端温度,无论Had-CM3还是CGCM3模式驱动统计模型,江淮流域所有代表台站,各个季节的最高、最低温度都显著增加,且以夏季最为显著,增幅在2～4℃;与之相应霜冻天数将大幅减少,热浪天数大幅增多,各站点冬季霜冻天数减少幅度为5～25d,夏季热浪天数增加幅度为4～14d;对于极端降水指数,在两个不同耦合模式HadCM3和CGCM3驱动下的变化尤其是变化幅度的一致性比温度差,但大部分站点各个季节极端强降水事件将增多,强度增强,SDSM-HadCM3和SDSM-CGCM3预估的夏季极端降水贡献率将分别增加26%和27%。

动力电池材料—结构—性能跨尺度关联效应研究

动力电池是新能源汽车的核心部件,其电化学性能和热性能是决定新能源汽车能否规模化推广应用的关键,然而宏观尺度下的电化学性能和热性能既受到微观尺度下的电极材料特性的影响,又受到介观尺度下的电池结构参数的影响。为了揭示电池材料参数、电极结构参数和电池工作参数对动力电池性能的影响机理,以18650型镍钴锰三元动力电池锂为研究对象,通过构建电池电化学-热耦合模型,分别探究了上述各参数对动力电池电化学性能和热性能的影响规律,综合分析了电池材料—结构—性能跨尺度关联效应。研究结果表明:电池材料参数、电极结构参数、电池工作参数对动力电池性能的影响具有跨尺度强相关的特征。单一尺度下的动力电池设计及性能优化并不能得到最优结果,开展材料—结构—性能跨尺度设计及优化是动力电池安全性能和动力性能提升的根本途径。

基于统计降尺度模型的河西走廊未来气温和降水的时空变化

【目的】预测未来大气环流模式HadCM3下,河西走廊在人口较快增长、温室气体高排放情景（A2）和区域可持续发展、温室气体低排放情景（B2）下气温和降水的变化趋势。【方法】选取河西走廊14个气象站的日平均气温、日最低气温、日最高气温和日降水量作为预报量,以全球大气NCEP再分析资料作为预报因子,采用统计降尺度模型（SDSM）预测研究区未来气温和降水的变化。【结果】SDSM对河西走廊气温和降水模拟的解释方差分别为0.54~0.85和0.09~0.64。2070-2099年A2情景下,河西走廊日平均气温、日最低气温、日最高气温分别增加4.8,2.4和5.4℃,B2情景下分别增加3.5,2.0和4.0℃;河西走廊西部部分地区2070-2099年A2情景年降水量增加20.0%,B2情景增加6.7%,而中东部地区2070-2099年A2情景年降水量减少22.0%,B2情景年降水量减少15.4%。未来河西走廊极端最低气温和极端最高气温均有所增加,极端降水事件发生的频率有所减小。【结论】SDSM对气温的模拟效果明显优于降水;河西走廊未来A2、B2情景下日最低气温、日最高气温、日平均气温总体呈上升趋势,其中日最低气温的增幅小于日最高气温和日平均气温的增幅;河西走廊未来降水量的变化趋势具有区域特征,西部部分地区呈增加趋势,而中东部地区呈减少趋势。

基于ASD统计降尺度模型的开都河流域未来气候预估

以开都河流域及周边4个气象站点1961—2000年的日降水、日最高气温和日最低气温及NCEP再分析数据为基础,采用ASD(Automated Statistical Downscaling)统计降尺度模型,对Had CM3模式下A2、B2和A1B 3种气候情景进行降尺度,获得流域未来气候情景。研究结果表明:(1)ASD模型选定的预报因子能较好地解释最高温和最低温,但对降水的模拟效果相对较差。验证期,对降水和气温各5个指标的RMSE分析显示RMSE值均较小,ASD模型在研究区具有一定的适用性;(2)未来3种情景下,相较基准期,降水年变化呈先下降后上升趋势,最高和最低温年变化则持续保持上升趋势,未来山区气温变化较大,平原区降水变化大;降水年内变化存在季节分配不均状况,5月增加最多,7月减少最多。最高和最低温变化则以夏季增温最多、冬季次之,秋季降温最多、春季次之为特点。相比较,A2(高排)情景下降水、气温变化比B2(低排)A1B(中排)情景下更为明显。

径流响应评估中基于动力与统计相结合的降尺度方法是否优于单一的降尺度方法

降尺度一般可以分为动力降尺度、统计降尺度、动力与统计降尺度相结合的方法。以上方法均被广泛应用于气候变化对流域径流的影响评估中,然而对以上不同类型的降尺度方法在径流模拟中的对比评价尚不多见。本文以崇阳溪流域、东江流域和湘江流域为研究对象,对比了以上三种不同类型的降尺度方法在径流模拟中的表现,旨在回答在径流响应中动力与统计相结合降尺度方法是否优于单一的方法。同时通过使用两种不同的统计降尺度方法(偏差校正方法)研究校正降水时序对径流模拟的影响。研究结果表明:1)全球气候模式(GCM)和与之相对应的区域气候模式(RCM)模拟的降水和气温均具有较大的偏差,说明动力降尺度方法并不能有效的降低GCM输出变量在流域尺度上的偏差;2)偏差校正方法可以很好的校正降水与气温的偏差,并能较好的模拟流域的径流量,同时动力与统计相结合的方法在径流模拟方面没有明显的优势,因此在径流响应评估中可以绕过RCM直接对GCM进行偏差校正;3)考虑降水时序的偏差校正方法在日降水、月径流以及水量模拟方面具有一定的优势,但在日径流模拟方面与只考虑降水概率校正的方法类似。以上结果可为径流响应评估中降尺度方法的选择提供参考。

统计降尺度法对未来区域气候变化情景预估的研究进展

由于迄今为止大部分的海气耦合气候模式 (AOGCM)的空间分辨率还较低,很难对区域尺度的气候变化情景做合理的预测,降尺度法已广泛用于弥补AOGCM在这方面的不足。简要介绍了 3种常用的降尺度法:动力降尺度法、统计降尺度法和统计与动力相结合的降尺度法;系统论述了统计降尺度方法的理论和应用的研究进展,其中包括:统计降尺度法的基本假设,统计降尺度法的优缺点,以及常用的 3种统计降尺度法;还论述了用统计降尺度法预估未来气候情景的一般步骤,以及方差放大技术在统计降尺度中的应用;同时还强调了统计降尺度方法和动力降尺度方法比较研究在统计降尺度研究中的重要性;最后指出统计与动力相结合的降尺度方法将成为降尺度技术的重要发展方向。

基于气候模式统计降尺度技术的未来青海湖水位变化预估

借助于全球气候模式(德国MPI ECHAM5.0)输出信息和流域最近40年的气象观测资料,建立青海湖流域统计降尺度模式(QH-SDM),从而得到流域尺度未来30年(2010-2030年)气候变化情景,并由此驱动水文模型SWAT及湖泊水量平衡模型模拟了青海湖近几十年水位变化过程,预估了未来30年青海湖湖泊水文变化情景。结果表明,青海湖水位的未来变化将经历缓慢下降、逐渐回升、稳步升高3个阶段,到2030年,湖泊水位将达到3195.4 m左右,高出目前水位约2.2 m,面积接近4500 km2,蓄水量达到813亿m3,湖泊恢复到了20世纪70年代初的水平,预计这一结果将会缓解目前青海湖流域水资源紧缺的格局,并有利于植被恢复,减少土地沙化面积,对流域生态环境的改善和国民经济的发展将十分有益。

广义线性统计降尺度方法模拟日降水量的应用研究

利用1960—2010年青藏高原23个台站和长江下游25个台站的日降水量观测资料及NCEP再分析资料,采用广义线性模型的统计降尺度方法模拟台站日降水量,并评估了广义线性模型对日降水量的模拟能力。在建模期(1960—2005年)广义线性模型对日降水量表现出良好的模拟能力,两区域模拟结果与观测值1月平均相关系数0.75左右,7月也均超过0.5。模拟结果大部分台站日降水偏大,但偏大的量值较小;模拟的无降水准确率较高,最高值在高原区域,1月平均达85.2%。检验期(2006—2010年)广义线性模型模拟的日降水与建模期具有较好的一致性。此外,对两区域代表站的分析显示,广义线性模型模拟降水极值和降水0值的效果较好,且较好地还原了主要降水过程。总之,广义线性模型对日降水量的降尺度效果良好,适合应用于气候领域的相关研究。

统计降尺度法在我国流域气候的应用进展

降尺度方法能够很好的解决模型GCMs与水文模型相结合的问题。分析了降尺度方法的主要特点及产生背景;介绍了降尺度方法的分类及其优缺点;归纳了近年来统计降尺度理论方法在我国不同尺度流域的研究应用;系统论述了统计降尺度的理论方法、应用步骤和研究进展。通过比较分析得出统计降尺度要优于动力降尺度方法的结论;指出了统计降尺度在今后应用中需要改进和完善的地方,尤其是其在降水预测中的不足;最后指出未来统计降尺度技术发展的主流方向。

基于主成分分析与逐步回归法的降尺度预报模型及应用

全球气候模式(GCM)的空间分辨率较低,缺少趋于气候信息,很难精确预测区域尺度的气候变化,而统计降尺度法简单,可弥补此缺陷。结合NCEP数据和国家气象观测站的站点数据构建月平均降水量的统计降尺度模型,选取HadCM3、ECHAM5和CSIRO-Mk3.0模型的SRA2气候排放情景,并采用主成分分析及多元线性回归相结合的方法预测了淮河流域蚌埠上游地区未来30年的降水变化趋势。结果显示,检验期逐月降水量拟合结果较好,未来30年年平均降水量与基准年相比有上升的趋势。