Page 63 - 《高原气象》2025年第5期

5 期 张 雪等：基于EOF-EEMD结合的青藏高原未来气温非平稳时空变化特征分析 1181

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图5 验证期气温模拟值与观测值R 值（a， b）与NSE（c， d）的空间分布
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Fig. 5 Spatial distribution of simulated and observed temperature R （a， b） and NSE （c， d） in validation period
升趋势更加显著， 结合相应空间模态［图 6（e）， （i）］ 相同的， 即假设偏差具有一致性， 这仅能纠正气候
说明两种情景下第一模态有从全区域气温偏低转 模式输出变量中随时间不变的系统误差（韩振宇
变为全区域气温偏高的显著趋势， 即青藏高原整体 等， 2018）。然而， 气候系统本质上是非平稳的， 气
增温， 并且未来增温趋势越来越大， 充当热源。第 候模型输出的偏差往往具有非一致性（Chen et al，
二模态下， SSP2-4. 5 情景时间系数 RSE［图 8（b）］ 2015）， 在今后的偏差订正方法研究中需进一步考
先上升后下降， SSP5-8. 5情景［图8（c）］先下降后上 虑非一致性偏差对气候模式输出变量的影响。本
升， 结合对应空间模态［图 6（g）， （k）］发现、 两种情 研究结果中， Delta 偏差订正法与 Normal 分布匹配
景下高原气温具有相同变化趋势， 即青藏高原先东 法在青藏高原东北部地区的订正效果较好， 尤其在
部增温西部降温， 之后东部降温和西部增温。 柴达木盆地表现最优， 这与张蓓和戴新刚 （2017）
的研究结果一致。然而， 青藏高原东南部两种偏差
5 讨论
订正方法订正效果均较差， 这可能是由于该地区地
世界气象组织发布的《2022 年全球温室气体公 形复杂、 气候条件多样所致。单一的偏差订正方法
报》显示， 2022 年全球大气主要温室气体的浓度继 可能无法充分考虑到这些复杂因素， 从而导致校正
续创下历史记录， 在所选取的情境中， SSP1-2. 6 被 效果不佳。因此， 对于青藏高原东南部地区的气候
认为是温室气体浓度较低的情景模式， 温室气体浓 模拟， 可能需要采用更复杂的订正方法， 结合地
度已经非常接近现实情况， 因此， 对 SSP1-2. 6模式 形、 水文等多方面因素进行综合考虑， 以提高模式
进行未来时空分析十分具有现实意义。已有研究 对该地区气温的准确性。
表明青藏高原气温未来将持续上升， 其中藏北高 6 结论
原、 帕米尔高原为升温趋势中心（孟雅丽等， 2022；
魏莹， 2022）。而本研究通过 EOF-EEMD 对气温分 本文以青藏高原为研究对象， 首先对气候模式
析时发现， 在 SSP1-2. 6 和 SSP2-4. 5 情景下， 藏北 进行优选和偏差订正， 再对高原气温距平场进行
高原中西部的气温变化敏感程度要高于帕米尔高 EOF-EEMD 分 解 ， 分 析 SSP1-2. 6、 SSP2-4. 5、
原。这一现象可能由于帕米尔高原的特殊地理位 SSP5-8. 5 三种不同情景下青藏高原气温时空变化
置或冰川和积雪对气候变化的响应与藏北高原中 特征， 结论如下：
西部不同， 使得气温变化的敏感性有所差别。今后 （1） 采用泰勒图、 年际变率指数及 RS方法， 针
的研究将深入探究这些原因和机制。 对 6 种气候模式及多模式集合平均（MME）模式的
Delta 偏差订正法和 Normal 分布匹配法在使用 气温模拟能力进行比较， EC-Earth3 模式模拟效果
时都假设气候模式输出变量的历史和未来偏差是 最佳。