Page 58 - 《高原气象》2025年第5期

高 原 气 象 44 卷
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图1 青藏高原地理信息与研究区概况图（单位： m）
Fig. 1 Geographic information of the Qinghai-Xizang Plateau and the general situation of the study area. Unit： m
2. 2 数据来源 2021； 李宛鸿和徐影， 2023； 张春雨等， 2023； 张
本文选取 ERA5_Land 中近地表（2 m）月气温 佳怡等， 2022）， 各模式数据见表 2。为消除各模
数据作为观测数据以及 CMIP6 模式数据作为模拟 式原始分辨率的差异， 采用了临近点插值方法， 将
数据， 数据详情见表 1。CMIP6 有多种模式， 本研 所有模式的数据插值到与观测数据相同的 0. 1°×
究选取了 6 个不同国家气候模式中常用于青藏高 0. 1°空间分辨率上， 以便对各模式进行下一步分
原气温、 降水模拟且效果较好的模式（Cui et al， 析与评估。

表1 数据详情
Table 1 Data details

数据类型 数据名称 数据描述 数据来源
观测数据 ERA5_Land 时间长度为1970 -2014年 https： //cds. climate. copernicus. eu/
CMIP6 历史数据 时间长度为1970 -2014年 https： //aims2. llnl. gov/search/CMIP6
模式 SSP1-2. 6 可持续路径： 2100年辐射强迫稳定2. 6 W·m -2
数据 -2
SSP2-4. 5 中间路径： 2100年辐射强迫稳定4. 5 W·m
SSP5-8. 5 化石燃料为主的发展路径： 2100年辐射强迫稳定8. 5 W·m -2

表2 所使用的6种气候模式基本信息 3. 1 模式评价指标
Table 2 Basic information about the 6 climate models used 本文采用泰勒（Taylor）图（Taylor， 2001）定量评
开发团队所在 模式分辨率 价气候模式的模拟能力， 其统计指标包括模拟场与
模式名称
国家或地区 （纬向×经向） 观测场的空间相关系数（R）、 模拟场与观测场的标
ACCESS-ESM1-5 澳大利亚 1. 25°×1. 875° 准差之比以及两者标准化的中心均方根误差（E '）。

BCC-CSM2-MR 中国 1. 12°×1. 12° 由观测场与模拟场的空间相关系数和标准差， 引入
CanESM5 加拿大 2. 77°×2. 81° 泰勒指数 S 、 S 、 年际变率评估指数 T 评估模式模
S
2
1
EC-Earth3 欧洲 0. 7°×0. 7° 拟能力， 由于评估气候模式指标较多， 采用秩打分
INM-CM4-8 俄罗斯 1. 5°×2° 法 RS 对各气候模式进行综合评价（Fu et al， 2013；
MRI-ESM2-0 日本 1. 12°×1. 12° 杨明鑫等， 2022）。
3. 2 偏差订正方法
3 研究方法
由于 CMIP6 模式数据与观测数据有一定的偏
本文首先利用泰勒图、 年际变率评估指数、 泰 差， 本文应用 Delta 偏差订正和 Normal 分布匹配法
勒指数、 秩打分法对所选模式进行评估及优选， 然 对优选模式进行订正， 利用确定性系数以及纳什效
后利用 Delta 偏差订正法和 Normal分布匹配法对较 率系数进行精度评估（Hong et al， 2021）。
2
优模式进行订正， 并采用确定性系数（R）以及纳什 （1） Delta偏差订正
效率系数（NSE）进行精度评估， 最后结合 EOF 和 Delta 偏差订正方法（Beyer et al， 2020） 通过将
EEMD分析2015 -2100年青藏高原时空变化。 历史时期观测值与气候模式模拟值的差异应用到