【摘 要】
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利用1961-2005 年观测、NCEP 再分析资料和北京气候中心发展的气候系统模式1.1 版本(BCC-CSM1.1)模拟的逐日最低温度资料,首先采用优选格点回归方法(the Optimal Points Regression,OPR)将网格资料降尺度到台站上,然后再应用区域性极端事件客观识别法(the Objective Identification Techniquefor Regional
【机 构】
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兰州大学大气科学学院/甘肃省干旱气候变化与减灾重点实验室,兰州 730000;中国气象局国家气候中心,北京 100081
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利用1961-2005 年观测、NCEP 再分析资料和北京气候中心发展的气候系统模式1.1 版本(BCC-CSM1.1)模拟的逐日最低温度资料,首先采用优选格点回归方法(the Optimal Points Regression,OPR)将网格资料降尺度到台站上,然后再应用区域性极端事件客观识别法(the Objective Identification Techniquefor Regional Extreme Events,OITREE)对三套资料识别得到中国区域性低温事件.分析表明,NCEP 再分析资料在日最低温度要素本身和中国区域性低温事件的长期趋势、年际变化以及累积强度和发生频次的空间分布上都较好地再现了实况.BCC-CSM1.1 模式对日最低温度要素的模拟尽管总体上差于NCEP 再分析资料,但仍表现出了良好的模拟效果.BCC-CSM1.1 模式对中国区域性低温事件的模拟结果显示,该模式较好地模拟出1961-2005 年中国区域性低温事件在频次、极端强度、最大影响面积、持续天数、累积面积和综合强度等各项指标所表现出的一致的减弱趋势；但在年际变化上该模式的模拟能力较弱,模拟的中国区域性低温事件的各种指标与观测的相关性均未通过显著性检验；对事件累积强度和发生频次空间分布的模拟,总体上较好地模拟了观测的主要特征,但对中心位置的模拟存在一定偏差.
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