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        IPCC第六次氣候變化評(píng)估中的氣候約束預(yù)估方法*

        2022-01-04 06:32:52周佰銓翟盤茂
        氣象學(xué)報(bào) 2021年6期
        關(guān)鍵詞:方法

        周佰銓 翟盤茂

        中國(guó)氣象科學(xué)研究院災(zāi)害天氣國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室,北京,100081

        1 引言

        氣候變化影響評(píng)估、適應(yīng)規(guī)劃以及政策制定均需要可靠的未來氣候變化預(yù)估信息(Brunner,et al,2020a)。預(yù)估氣候變化最典型的方法就是借助多個(gè)氣候模式的集合來估計(jì)最有可能的變化及其不確定性(Brunner,et al,2020a;Hegerl,et al,2021),例如最新的第六次耦合模式比較計(jì)劃(CMIP6,Eyring,et al,2016)。然而,由于不同社會(huì)經(jīng)濟(jì)路徑下的排放及技術(shù)發(fā)展情景差異、氣候模式存在的誤差以及內(nèi)部變率等帶來的不確定性,模式間的離差仍很大(Weigel,et al,2010;Knutti,et al,2017)。如何減小多模式預(yù)估的不確定性成為氣候變化研究領(lǐng)域近十年來的熱點(diǎn)問題。

        發(fā)展氣候模式使其可以刻畫更多尺度、更多過程,提升模擬技巧是減小預(yù)估不確定性的重要手段,但氣候模式的發(fā)展與改進(jìn)相對(duì)比較緩慢(Nijsse,et al,2018)。許多研究由此催生了利用多條證據(jù)鏈或者充分考慮不同來源的不確定性來約束預(yù)估的想法和相關(guān)技術(shù)。這些技術(shù)通常通過對(duì)比觀測(cè)資料得到的模式性能或表現(xiàn)來實(shí)施對(duì)氣候變化預(yù)估的約束,所以常稱為觀測(cè)約束(observational constraint)(Borodina,et al,2017;Ribes,et al,2021;Hegerl,et al,2021)。觀測(cè)約束基于的假設(shè)是歷史階段評(píng)估得到的模式性能及表現(xiàn)與模式未來的行為存在可靠關(guān)系。這種關(guān)系可以是模式歷史模擬表現(xiàn)向未來預(yù)估的延續(xù)(Brunner,et al,2020a),也可以是歷史或當(dāng)今有觀測(cè)資料的變量與待預(yù)估變量之間存在的某種統(tǒng)計(jì)關(guān)系(Rowell,2019)。前者包括利用模式在歷史階段的性能及表現(xiàn)賦予模式相應(yīng)的權(quán)重或直接篩選模式,稱作多模式 加 權(quán)(Knutti,et al,2017;Lorenz,et al,2018;Brunner,et al,2020b);也包括根據(jù)歸因分析結(jié)果訂正模式對(duì)不同外強(qiáng)迫的響應(yīng)尺度,稱作基于歸因結(jié)果 的 約 束(Stott,et al,2013;Shiogama,et al,2016;Gillett,et al,2021)。后者這種有觀測(cè)資料的變量與待預(yù)估變量的統(tǒng)計(jì)關(guān)系往往不是通過單個(gè)模式診斷得到,而是從多模式集合中“萌生”出來,所以稱作萌現(xiàn)約束(emergent constraint)(Hall,et al,2019;Eyring,et al,2019;Brient,2020)。

        觀測(cè)約束在全球地表溫度、全球降水、區(qū)域氣候、極端事件、氣候敏感度、云反饋、北極海冰、環(huán)流系統(tǒng)及碳循環(huán)等方面的預(yù)估中均有相關(guān)應(yīng)用,表1列出了近10年觀測(cè)約束預(yù)估的一些代表性研究?;趯?duì)相關(guān)觀測(cè)約束研究的綜合評(píng)估,政府間氣候變化專門委員會(huì)(IPCC)第一工作組(WGI)第六次評(píng)估報(bào)告(AR6)明確指出,此次報(bào)告在氣候預(yù)估方面相比以往報(bào)告的進(jìn)步主要體現(xiàn)在對(duì)未來氣候變化的約束上。此次報(bào)告屬IPCC首次在評(píng)估中綜合利用了基于情景的多模式預(yù)估、基于歷史溫度升高模擬的觀測(cè)約束以及更新的平衡態(tài)氣候敏感度(ECS)和瞬變氣候響應(yīng)(TCR)的評(píng)估結(jié)果,依此構(gòu)建了未來全球地表溫度變化的預(yù)估結(jié)果。報(bào)告指出,這些證據(jù)鏈的加入,包括在2019—2028年預(yù)估中使用的基于最近觀測(cè)資料初始化的預(yù)測(cè)結(jié)果,減小了各個(gè)情景下評(píng)估的不確定性(IPCC,2021)。除了全球地表溫度的約束預(yù)估,IPCC第一工作組第六次評(píng)估報(bào)告中也對(duì)海洋熱容量及海平面的未來變化用以上3方面的證據(jù)進(jìn)行了約束。對(duì)其他變量,尚不存在此類穩(wěn)健的約束方法來約束預(yù)估,所以在該報(bào)告氣候變化預(yù)估的評(píng)估中絕大多數(shù)情況下用的還是CMIP6多模式的預(yù)估結(jié)果(IPCC,2021;Lee,et al,2021)。鑒于觀測(cè)約束方法在預(yù)估研究中的興起及其應(yīng)用潛力和開闊前景,文中對(duì)IPCC第一工作組第六次評(píng)估報(bào)告中提及的幾種主要觀測(cè)約束預(yù)估方法進(jìn)行回顧和介紹。

        表1 近10年觀測(cè)約束預(yù)估的一些代表性研究Table 1 List of several representative projection studies in the recent 10 years using observational constraint

        2 約束預(yù)估方法

        2.1 多模式加權(quán)

        在傳統(tǒng)的氣候預(yù)估中,多模式集合中的所有模式均被視為具有同等價(jià)值。所以,在估計(jì)目標(biāo)變量的平均值或方差時(shí),通常每個(gè)模式均賦予同等權(quán)重,也即所謂的“模式民主”。在IPCC第五次評(píng)估報(bào)告(AR5)對(duì)多模式預(yù)估的評(píng)估中,大多數(shù)時(shí)候均使用同等權(quán)重的做法(如圖1左側(cè)所示)。但在IPCC第五次評(píng)估報(bào)告對(duì)海冰的預(yù)估中僅使用了部分通過檢驗(yàn)評(píng)估的模式,即對(duì)模式進(jìn)行篩選。篩選是直接將某些歷史表現(xiàn)不佳的模式剔除(屬于多模式權(quán)重分配的極端情形),將其權(quán)重直接分配為0(如圖1右上方模式C)。在第五次評(píng)估報(bào)告之后,多模式權(quán)重分配引發(fā)了廣泛探討和研究,因?yàn)橥葯?quán)重的做法沒有體現(xiàn)模式性能的優(yōu)劣。目前已有相關(guān)證據(jù)證實(shí)對(duì)多模式集合進(jìn)行同等權(quán)重分配并不一定是最優(yōu)選擇(Eyring,et al,2019)。后續(xù)的研究除了集中在根據(jù)模式表現(xiàn)或其對(duì)預(yù)估信息的增量貢獻(xiàn)進(jìn)行模式篩選外,還有許多研究根據(jù)模式的模擬表現(xiàn)進(jìn)行權(quán)重分配(如圖1右下方所示)。這些多模式加權(quán)的研究根據(jù)一種或多種模式模擬表現(xiàn)的指標(biāo)給模式分配權(quán)重以減小特定排放情景下氣候預(yù)估的離差(Chen,et al,2021)。

        目前,越來越多的研究開始關(guān)注在設(shè)計(jì)模式權(quán)重分配策略的過程中模式之間的獨(dú)立性問題。一些模式可能共享對(duì)某些過程的描述、參數(shù)化方案甚至部分代碼,從而導(dǎo)致模擬結(jié)果存在同樣的偏差(Herger,et al,2018;Eyring,et al,2019;Chen,et al,2021),所以模式之間并不完全相互獨(dú)立。這種不獨(dú)立不僅挑戰(zhàn)了模式具有同等價(jià)值或者說“模式民主”的理念,也可能使基于多模式得到的預(yù)估結(jié)果以一種還未完全研究透徹的方式出現(xiàn)偏差。由此促使一些研究開始在多模式加權(quán)的策略中同時(shí)考慮模式的模擬性能以及模式之間的獨(dú)立性。許多研究(Knutti,et al,2017;Lorenz,et al,2018)采用模式集合中模式表現(xiàn)的差異定義模式的獨(dú)立性。然而這種定義對(duì)變量、觀測(cè)數(shù)據(jù)集、模式性能指標(biāo)、時(shí)段以及區(qū)域的選擇都很敏感(Herger,et al,2018)。另 有 一 些 研 究(Sunyer,et al,2014;Annan,et al,2017)使用貝葉斯方法來考量模式的獨(dú)立性或提出了獨(dú)立于模式表現(xiàn)指標(biāo)之外的、統(tǒng)計(jì)的、可量化的獨(dú)立性定義。為防止得到的多模式最優(yōu)權(quán)重出現(xiàn)過度擬合問題,一種方法是將觀測(cè)數(shù)據(jù)集分為兩個(gè)時(shí)段進(jìn)行訓(xùn)練和驗(yàn)證,另一種新興的方法是假設(shè)一個(gè)模式是完美的,然后開展交叉驗(yàn)證。后者這種“完美模式“方法在假設(shè)一個(gè)模式的模擬是真實(shí)值后,將集合中其他模式的權(quán)重向該模式訂正,此后用該最優(yōu)模式的預(yù)估數(shù)據(jù)來驗(yàn)證權(quán)重調(diào)整后的模式集合,重復(fù)該過程直到遍歷多模式集合中所有模式。上述利用訓(xùn)練樣本之外的數(shù)據(jù)進(jìn)行測(cè)試及驗(yàn)證的做法還有一個(gè)優(yōu)勢(shì),即可以考察針對(duì)某個(gè)變量或某種模式性能指標(biāo)得到的最優(yōu)權(quán)重是否對(duì)別的變量以及別的模式性能指標(biāo)也適用(Eyring,et al,2019;Chen,et al,2021)。

        盡管目前有一些多模式加權(quán)方法的應(yīng)用取得了提升模式預(yù)估水平的效果,但尚無通用、穩(wěn)健的方法來對(duì)多模式集合預(yù)估進(jìn)行加權(quán),所以IPCC第六次評(píng)估報(bào)告在多模式集合預(yù)估中仍然沿用第五次評(píng)估報(bào)告的做法,即多模式集合中的各個(gè)模式均為同等權(quán)重。利用模式集合的5%—95%離差范圍指示預(yù)估可能的不確定性范圍(Chen,et al,2021;Lee,et al,2021)。

        2.2 基于歸因結(jié)果的約束方法

        在檢測(cè)歸因分析中運(yùn)用指紋法可以得到不同強(qiáng)迫響應(yīng)和觀測(cè)的統(tǒng)計(jì)關(guān)系 (Hasselmann,1993,1997;Allen,et al,1999)。Allen等(2000)、Stott等(2002)和Kettleborough 等(2007)將這種統(tǒng)計(jì)關(guān)系運(yùn)用到預(yù)估不確定性的量化中,對(duì)預(yù)估形成約束,即基于歸因結(jié)果的約束方法,也叫Allen Stott Kettleborough方法(簡(jiǎn)稱ASK方法)。指紋法常用廣義線性回歸來實(shí)現(xiàn),即觀測(cè)到的氣候變化Y被視作外部強(qiáng)迫的響應(yīng)信號(hào)X和殘留氣候內(nèi)部變率u的線性結(jié)合

        式中,a=[a1,a2,a3,…,an]是尺度因子矢量,用來調(diào)整不同響應(yīng)模態(tài)的比重使其盡量與觀測(cè)一致。當(dāng)尺度因子在一定置信度下的置信范圍顯著大于0時(shí),認(rèn)為該尺度因子相對(duì)應(yīng)的外部強(qiáng)迫信號(hào)是可檢測(cè)的,且該尺度因子對(duì)應(yīng)的統(tǒng)計(jì)關(guān)系在歷史時(shí)期是穩(wěn)健的。當(dāng)尺度因子的范圍包含1,說明對(duì)應(yīng)的多模式平均強(qiáng)迫響應(yīng)與觀測(cè)基本一致。當(dāng)尺度因子的范圍全部大于 (小于) 1,說明對(duì)應(yīng)模式模擬的強(qiáng)迫響應(yīng)幅度與觀測(cè)相比有所低估 (高估)。當(dāng)尺度因子穩(wěn)健且假設(shè)其對(duì)應(yīng)的統(tǒng)計(jì)關(guān)系在預(yù)估時(shí)段仍然有效,則該尺度因子可以作為調(diào)整模式模擬偏差的重要依據(jù)。將對(duì)應(yīng)于不同強(qiáng)迫項(xiàng)的尺度因子直接乘到相應(yīng)強(qiáng)迫的模式預(yù)估中并疊加,即可得到約束的預(yù)估及其相應(yīng)的不確定性范圍 (Stott,et al,2007)。此外,也有研究(Gillett,2015;Tokarska,et al,2020a)利用由該尺度因子調(diào)整過的對(duì)外強(qiáng)迫的響應(yīng)評(píng)估各模式對(duì)該外強(qiáng)迫響應(yīng)的模擬性能,從而進(jìn)行模式篩選或賦予權(quán)重,再將篩選或加權(quán)后的模式集合應(yīng)用到預(yù)估中形成約束預(yù)估。

        基于歸因結(jié)果的約束方法能否在預(yù)估中使用取決于能否得到統(tǒng)計(jì)意義顯著的尺度因子矢量,即外強(qiáng)迫驅(qū)動(dòng)的信號(hào)能否在觀測(cè)中被穩(wěn)健地檢測(cè)到。信號(hào)的可檢測(cè)性受模式集合成員數(shù)量、觀測(cè)數(shù)據(jù)的可用性(例如時(shí)間長(zhǎng)短)以及空間尺度等因素影響(Brunner,et al,2020a)??紤]到信噪比,基于歸因結(jié)果的約束方法主要在全球及大洲尺度的溫度(包括極端溫度事件)預(yù)估中應(yīng)用較多(Li,et al,2017;Wang,et al,2020;Gillett,et al,2021)。受限于信噪比較低帶來的尺度因子的低穩(wěn)健性,該方法在其他變量及區(qū)域尺度預(yù)估中的應(yīng)用相對(duì)較少(Jones,et al,2016)。IPCC第一工作組第六次評(píng)估報(bào)告在所有時(shí)間范圍的大尺度預(yù)估中均使用了該觀測(cè)約束方法得到的預(yù)估結(jié)果,尤其是全球地表溫度預(yù)估(Lee,et al,2021)。區(qū)域尺度上的一些研究,如對(duì)歐洲多個(gè)區(qū)域的溫度和降水變化約束預(yù)估表明,基于歸因結(jié)果的約束方法并不能在所有區(qū)域都 減 小 預(yù) 估 的 不 確 定 性(Brunner,et al,2020a;Hegerl,et al,2021)。

        2.3 萌現(xiàn)約束

        萌現(xiàn)約束是指多模式集合中萌現(xiàn)的未來氣候變化不確定的某一方面與氣候系統(tǒng)某一有觀測(cè)特征的顯著關(guān)系(Chen,et al,2021)。萌現(xiàn)約束首先要在多模式集合模擬中找到穩(wěn)固的歷史或當(dāng)今可觀測(cè)變量與待預(yù)估變量的統(tǒng)計(jì)關(guān)系,再利用觀測(cè)約束歷史變量的離差或調(diào)整模式的權(quán)重,并根據(jù)統(tǒng)計(jì)關(guān)系得出約束后的待預(yù)估變量的預(yù)估結(jié)果,達(dá)到減小預(yù)估不確定性目的(Eyring,et al,2019;Brient,2020;張華等,2021)。如圖2所示,變量X和Y分別是多模式集合在歷史階段和未來預(yù)估階段的兩個(gè)變量,二者存在顯著的線性關(guān)系。根據(jù)此線性關(guān)系,將變量X的觀測(cè)值范圍(綠色陰影)對(duì)模式模擬的約束映射到變量Y,即可得到約束后的變量Y及其不確定性范圍(藍(lán)色陰影)。約束后變量Y的預(yù)估不確定范圍比原先多模式集合預(yù)估的不確定范圍明顯減小。約束后變量Y的不確定性主要取決于變量X觀測(cè)的不確定性以及萌現(xiàn)統(tǒng)計(jì)關(guān)系的不確定性。將由觀測(cè)資料得到的對(duì)模式歷史模擬中某一變量的約束通過萌現(xiàn)的統(tǒng)計(jì)關(guān)系映射到待預(yù)估變量的過程為萌現(xiàn)約束。統(tǒng)計(jì)關(guān)系不一定是圖2所示的線性關(guān)系,也可能是其他的經(jīng)驗(yàn)關(guān)系或更復(fù)雜的統(tǒng)計(jì)關(guān)系。

        圖2 萌現(xiàn)約束方法示意Fig.2 The schematic diagram of emergent constraint

        由萌現(xiàn)約束方法的主要流程發(fā)現(xiàn),其關(guān)鍵組成部分包括穩(wěn)健的有物理意義的萌現(xiàn)約束關(guān)系以及與待預(yù)估信息密切相關(guān)的氣候系統(tǒng)變量的觀測(cè)及其不確定性范圍估計(jì)。該方法的實(shí)際應(yīng)用存在幾方面風(fēng)險(xiǎn):(1)對(duì)多維度的模式數(shù)據(jù)不加研判的恣意挖掘可能會(huì)得到虛假的高相關(guān)統(tǒng)計(jì)關(guān)系或不穩(wěn)健的對(duì)未來預(yù)估的萌現(xiàn)約束(Chen,et al,2021);(2)當(dāng)多模式集合內(nèi)部存在的系統(tǒng)性偏差對(duì)萌現(xiàn)約束關(guān)系有影響或反映模式間共有的簡(jiǎn)化的參數(shù)化不能很好代表氣候系統(tǒng)內(nèi)部基礎(chǔ)過程時(shí),找出的萌現(xiàn)約束具有誤導(dǎo)性;(3)萌現(xiàn)約束方法不適用于根據(jù)歷史或當(dāng)今的短期變率來約束氣候變化中的緩慢反饋過程,因?yàn)榫徛姆答佭^程對(duì)短期變率的影響可忽略不計(jì)(Eyring,et al,2019)。為避免虛假的萌現(xiàn)約束關(guān)系出現(xiàn),與多模式加權(quán)方法的訓(xùn)練-驗(yàn)證類似,可以用未包含在構(gòu)建萌現(xiàn)約束關(guān)系的樣本集中的另外一部分?jǐn)?shù)據(jù)對(duì)萌現(xiàn)約束關(guān)系進(jìn)行驗(yàn)證,還應(yīng)始終秉持基于合理的物理解釋和數(shù)學(xué)理論構(gòu)建萌現(xiàn)約束關(guān)系(Chen,et al,2021;Hall,et al,2019)。在一套多模式集合中已經(jīng)建立的萌現(xiàn)約束關(guān)系及相關(guān)結(jié)論在新一代的多模式集合中均需要重新評(píng)估。

        對(duì)于平衡態(tài)氣候敏感度,基于萌現(xiàn)約束方法,結(jié)合對(duì)反饋過程的深入理解、器測(cè)資料及古氣候信息,IPCC第一工作組第六次評(píng)估報(bào)告得到的不確定性范圍(2.5—4℃)小于第五次評(píng)估報(bào)告(1.5—4.5℃)。對(duì)于瞬變氣候響應(yīng),基于萌現(xiàn)約束、過程認(rèn)識(shí)以及器測(cè)時(shí)期的溫度升高,第六次報(bào)告評(píng)估得到的可能范圍也比第五次評(píng)估報(bào)告有所縮小。第六次評(píng)估報(bào)告對(duì)使用不同歷史時(shí)期或當(dāng)今有器測(cè)資料的變量(如過去全球或近全球尺度的變暖或云反饋相關(guān)的變量等)開展萌現(xiàn)約束得到的平衡態(tài)氣候敏感度和瞬變氣候響應(yīng)的預(yù)估結(jié)果進(jìn)行了詳細(xì)對(duì)比和評(píng)估,指明了不同方法的優(yōu)劣(Forster,et al,2021)。第六次評(píng)估報(bào)告在碳循環(huán)相關(guān)的預(yù)估中也評(píng)估了大量第五次評(píng)估報(bào)告以后才出現(xiàn)的萌現(xiàn)約束預(yù)估的研究。目前,萌現(xiàn)約束在極端溫度、極端降水、環(huán)流系統(tǒng)及北極海冰等預(yù)估中已有廣泛應(yīng)用(Hall,et al,2019;Brient,2020;表1)。

        3 總結(jié)及展望

        文中回顧了最新發(fā)布的IPCC第一工作組第六次評(píng)估報(bào)告提及的多種觀測(cè)約束預(yù)估方法(多模式加權(quán)方法、基于歸因結(jié)果的約束方法即ASK方法和萌現(xiàn)約束方法),并簡(jiǎn)要總結(jié)了這些方法的應(yīng)用情況。相比而言,多模式加權(quán)方法應(yīng)用面更廣,但找到非常合適的調(diào)整模式權(quán)重的方案具有一定挑戰(zhàn)性(Knutti,et al,2017)。基于歸因結(jié)果的約束方法更多應(yīng)用于信噪比較高變量的預(yù)估中,相比噪聲大的變量可展現(xiàn)出更小的不確定性(Hegerl,et al,2021)。萌現(xiàn)約束方法則僅在多模式集合中萌現(xiàn)出穩(wěn)健的物理上可解釋的統(tǒng)計(jì)關(guān)系時(shí)適用(Hall,et al,2019)。雖然上述3種觀測(cè)約束預(yù)估方法基于的假設(shè)條件、內(nèi)在特點(diǎn)及適用范圍均不相同,但本質(zhì)上都包含了模式評(píng)估的過程。多模式加權(quán)方法通過對(duì)待預(yù)估變量或與待預(yù)估變量有已知聯(lián)系的單個(gè)或多個(gè)變量開展模式評(píng)估,根據(jù)評(píng)估結(jié)果調(diào)整模式權(quán)重?;跉w因結(jié)果的約束方法常直接對(duì)待預(yù)估變量進(jìn)行指紋法歸因分析,評(píng)估模式的響應(yīng)是否存在高估或低估,進(jìn)而在預(yù)估中調(diào)整響應(yīng)尺度。萌現(xiàn)約束方法則是針對(duì)與待預(yù)估變量有緊密關(guān)系的變量開展模式評(píng)估,利用萌現(xiàn)的統(tǒng)計(jì)關(guān)系約束待預(yù)估變量(Chen,et al,2021)。

        觀測(cè)約束方法并不局限于以上3種,還有諸如貝葉斯概率預(yù)估、訂正的大樣本集合預(yù)估等(Brunner,et al,2020a)。這 些 觀 測(cè) 約 束方 法在IPCC第一工作組第六次評(píng)估報(bào)告及不同特定情形的應(yīng)用中都一定程度體現(xiàn)出改進(jìn)多模式預(yù)估的潛力和希望(Hegerl,et al,2021;IPCC,2021)。由于方法基于的假設(shè)和內(nèi)在特點(diǎn)、考量的不確定性以及研究所使用的觀測(cè)資料的差別,對(duì)同一區(qū)域相同變量運(yùn)用不同的觀測(cè)約束方法得到的約束預(yù)估結(jié)果往往會(huì)有一定差異(Brunner,et al,2020a;Hegerl,et al,2021)。對(duì)于如何綜合多種方法得到的不一致的約束預(yù)估結(jié)果,IPCC第一工作組第六次評(píng)估報(bào)告在全球地表溫度的預(yù)估中采用的做法是將不同約束預(yù)估方法視為平等。即在綜合約束預(yù)估結(jié)果時(shí),將按照Liang 等(2020)、 Tokarska等(2020b)和 Ribes 等(2021)研制的3種約束預(yù)估方法得到的全球地表溫度的預(yù)估結(jié)果按相應(yīng)的百分位進(jìn)行了平均(Lee,et al,2021)。此外,Hall等(2019)和Brunner等(2020a)提出了一些有關(guān)傳達(dá)、綜合及應(yīng)用約束預(yù)估結(jié)果的探討,如選用結(jié)果更為一致的方法或基于一致的技巧評(píng)估指標(biāo)取舍約束預(yù)估方法,或在進(jìn)行約束預(yù)估前將用于約束預(yù)估的關(guān)鍵信息(例如歷史趨勢(shì)、模式在區(qū)域內(nèi)的表現(xiàn)及模式獨(dú)立性)進(jìn)行綜合。

        觀測(cè)約束不僅要關(guān)注其方法,更需關(guān)注方法存在的根基—觀測(cè)。觀測(cè)資料覆蓋區(qū)域、時(shí)間長(zhǎng)度及質(zhì)量都會(huì)對(duì)觀測(cè)約束中的模式評(píng)估產(chǎn)生影響(如可能因?yàn)橛^測(cè)系統(tǒng)性的偏差導(dǎo)致得到的模式集合權(quán)重并不準(zhǔn)確)。此外,穩(wěn)健的模式評(píng)估還可能受到內(nèi)部變率的阻礙,特別是用于評(píng)估的歷史時(shí)段較短時(shí)(Borodina,et al,2017;Eyring,et al,2019)。對(duì)模式及其評(píng)估手段的大幅度優(yōu)化、觀測(cè)資料的進(jìn)一步完善,以及對(duì)觀測(cè)約束方法機(jī)理的深入認(rèn)識(shí)有望加速推動(dòng)氣候變化學(xué)界對(duì)氣候系統(tǒng)行為的認(rèn)知,從而在真正意義上減小氣候系統(tǒng)更多方面預(yù)估的不確定性(Hall,et al,2019;Eyring,et al,2019)。

        對(duì)比國(guó)際上觀測(cè)約束預(yù)估研究,目前中國(guó)的研究還不多,僅有幾篇文獻(xiàn)(Sun,et al,2014;Li,et al,2017;Wang,et al,2020;Chen,et al,2020;Zhou,et al,2021),利用基于歸因結(jié)果的約束方法和萌現(xiàn)約束方法分別對(duì)夏季極端高溫、青藏高原溫度、極端濕熱、晝夜復(fù)合型熱浪以及西北太平洋副熱帶高壓開展了約束預(yù)估。鑒于此,亟待加強(qiáng)觀測(cè)約束預(yù)估方法研究及其在中國(guó)區(qū)域氣候變化預(yù)估中的應(yīng)用,從而為中國(guó)應(yīng)對(duì)氣候變化的政策制定和適應(yīng)規(guī)劃提供更豐富、不確定性更小的未來氣候信息。

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