未来极端降水对气候平均变暖敏感性的蒙特卡罗模拟试验

【摘要】：利用Weibull分布拟合逐日降水的原始分布模式,并基于统计降尺度和蒙特卡罗随机模拟方法,对中国东部区域各站逐日极端降水量在未来气候变暖条件下的响应特征进行统计数值试验。结果表明,在全球变暖背景下,区域平均温度的改变即可导致区域极端降水概率分布特征的变动。从两个典型代表区域的预估结果中可见,长江中下游南部平均降水量对平均温度升高有正响应,模拟得到的区域极端降水概率分布曲线有明显的向右平移,导致大量级的极端降水的再现期缩短即概率增大。山东及渤海湾区域平均降水量对平均温度升高有负响应,模拟得到的区域极端降水概率密度分布尺度参数变小更明显,即方差增大,表现为左右两侧概率密度增加,同样导致大量级的极端降水再现期缩短即概率增大。本文仅考察了气候均值改变条件下,未来区域气候极端值的概率预估的可行性方案。对于未来气候方差的变化并未作试验,但理论上已经证明,未来气候极端值的概率对于气候方差变化的敏感性可能更大。由于目前尚未整理出考察方差变化的较为完整的实际观测资料,该问题还有待进一步深入研究。 【作者单位】： 南京信息工程大学 气象灾害省部共建教育部重点实验室;
【关键词】： 极端降水 概率分布 随机模拟
【基金】：国家自然科学基金项目(40875058) 江苏省高校自然科学重大基础研究项目(07KJA17020) 国家科技支撑计划课题(2007BAC29B03)
【分类号】：P456.7
【正文快照】： 1引言近年来,全球变暖背景下极端气候事件的变化已引起广泛关注。但由于极端降水事件是一种稀有事件,不但时空尺度较小而且具有突发或转折性,各种气候模式对极端气候模拟仍具有相当大的不确定性,极端降水未来变化情景的预估更有相当大的难度。而从统计意义上说,气候变量可视

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