5个CMIP5模式对低纬高原气温的模拟和预估

被引：8

作者：

王麟 ^{[1
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刘毅鹏 ^{[1
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汪健 ^{[1
,2
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丁宇超 ^{[1
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杨若文 ^{[1
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机构：

[1] 云南大学资源环境与地球科学学院大气科学系

[2] 云南省国际河流与跨境生态安全重点实验室

来源：

云南大学学报(自然科学版) | 2015年 / 37卷 / 06期

关键词：

BP神经网络; 温度; 降尺度; 排放情景; 低伟高原;

D O I：

暂无

中图分类号：

P456.7 [数值预报方法];

学科分类号：

摘要：

利用CMIP5中5个气候模式1961—2005年的月平均气象要素资料、低纬高原区高分辨的月平均温度格点资料,采用BP神经网络、EOF分析以及多元回归方法对低纬高原地区2006年1月至2099年12月期间的温度进行预估研究.结果表明,各温度模型集合模拟的低纬高原地区未来94年温度在RCP2.6、RCP4.5、RCP8.5三种排放情景下均呈明显的上升趋势.至2099年,与2005年平均温度相比,RCP2.6排放情景下,温度升高0.9℃,RCP4.5排放情景下,温度升高1.8℃,RCP8.5排放情景下,温度升高3.3℃.

引用

页码：851 / 860

页数：10

共 16 条

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