Page 148 - 《高原气象》2025年第6期
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高     原      气     象                                 44 卷
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             此相比， DL-MSE 在整个区域显示出明显的低估，                         围分别为-50%~-20%和低于-40% ［图8（b）， （c）］。
             平均相对偏差为-40%~-20%（图 7）。因此， DL-                      对 于 该 地 区 ，  DL-MRM 相 对 于 MME-Mean 和
             MRM 与 DL-MSE 在大部分地区上的偏差方向表现                        MME-Median， 几乎整个区域都展现出更为优异的
             不一致， 不确定的面积占比相对较大［图 8（a）］。尽                        相对偏差表现［图 8（b）， （c）］， 且相对偏差表现分
             管如此， 在相对偏差值方面， DL-MRM 相较于 DL-                      别降低了 10% 和 20%。在广东西南部、 广西南部和

             MSE平均降低了20%。                                       海南地区， DL-MRM、 MME-Mean 和 MME-Median
                  综上表明， DL-MSE 模型在中国东部沿海地区                      均表现为低估， 其相对偏差分别约为20%、 30%和低
             的年平均 CWPE模拟中普遍存在低估情况， 特别是                          于 40%。然而， 在广西的北部， DL-MRM 表现为高
             在福建、 浙江以及广东、 广西以南地区， 低估现象                          估， 相对偏差值为 10%~20%， MME-Mean 和 MME-
             更为显著。相比之下， DL-MRM 模型在相对偏差                          Median整体表现为低估， 相对偏差值分别约为-20%
             方面， 各个省份的表现都比 DL-MSE 模型平均降低                        和低于 40%（图 7）。在广东东部地区， DL-MRM 和
             20%。此外， DL-MRM 模型相对于 DL-MSE 模型，                    MME-Mean的整体相对偏差相对较小， 其中在广东
             展现出更低的相对偏差面积占整个中国东部沿海                              东南部地区， 两者均表现出约 20% 的高估现象。值
             地区的 63%［图 8（a）］。这表明采用加权损失函数                        得注意的是， MME-Median 的表现与 DL-MRM 存
             对模型进行优化， 可以有效提升模型对中国东部沿                            在显著差异， 在 DL-MRM 表现为轻微高估的区域，
             海地区 CWPE模拟的准确性， 减少与观测数据之间                          MME-Median呈现较为严重的低估； 而在 DL-MRM
             的偏差。因此， 进一步以 DL-MRM 模拟结果与多                         高估较为明显的地区， MME-Median 则表现为轻微
             模式集合方法统计结果进行对比， 探讨深度学习方                            的高估。对于广东、 广西和海南地区， DL-MRM 在
             法是否比多模式集合方法更有效地降低 CMIP6 对                          大部分区域的相对偏差表现上均优于 MME-Mean
             中国东部沿海CWPE的模拟偏差。                                   和MME-Median ［图8 （b）， （c）］， 且相对偏差分别降
             4. 4 DL-MRM 模型与多模式集合模拟 CWPE 的                      低了约 10% 和 20%。在江苏和山东地区， DL-MRM
                   对比                                           和MME-Mean的相对偏差普遍表现为轻微高估， 相
                  在对比 DL-MRM 模型与多模式集合相对于观                       对偏差范围在 0%~10%， 相比之下， MME-Median
             测结果的偏差中可以发现， DL-MRM 在平均值和                          的相对偏差则普遍表现为轻微低估， 其相对偏差范
             中位数上的表现略胜于MME-Mean， 分别高约0. 07                      围为-20%~-10%。然而， 在山东西部和江苏南部，
             times·a 和 0. 15 times·a ； 与 MME-Median 相比，         DL-MRM 和 MME-Mean 相对偏差值分别约为 30%
                                    -1
                    -1
             DL-MRM 的平均和中位数均高出 0. 47 times·a ，                  和 40%， 表现出较为明显的高估， 而 MME-Median
                                                         -1
             显示出更低的偏差［图 6（a）］。通过逐年偏差分析，                         的相对偏差值范围为 10%~20%， 表现出较弱的高
             我们进一步发现， DL-MRM 在 11 个年份中的偏差                       估（图 7）。在江苏和山东地区， DL-MRM 的相对偏

             表现优于 MME-Mean， 而在其余 3 个年份中， 偏差                     差值相较于 MME-Mean， 在江苏的南部地区降低了
             与 MME-Mean 相近。在大多数年份中， MME-Me‐                     约 10%， 其余地区相差不大； 而相较于 MME-Medi‐
             dian 表现出显著的负偏差， 其偏差值普遍低于-0. 5                      an， DL-MRM在山东西部和江苏的南部地区表现较
             次。相比之下， DL-MRM 在 12 个年份中的偏差表                       差， 相对偏差平均高估了 20%~30%， 其他地区 DL-
             现优于 MME-Median［图 6（b）］。总体而言， DL-                   MRM的相对偏差降低了约5%。
             MRM 模型在模拟年平均 CWPE 时， 其相对于多模                            综上分析表明， DL-MRM 与 MME-Mean 的相
             式集合方法统计的结果偏差值更低， 更接近实际观                            对偏差分布相似， 但相对偏差的整体表现， DL-
             测结果， 相较于多模式集合方法更有效地降低                              MRM 要比 MME-Mean 表现更低， 平均降低了 10%
             CMIP6模式的偏差。                                        的相对偏差。与 MME-Median 相比， DL-MRM 在
                  从图 7 和图 8（b）、 （c）中可以看出， DL-MRM                浙江以南等地区展现出更低的相对偏差， 其值平均
             与多模式集合的相对偏差表现存在差异。对比 DL-                           降低了 20%。此外， DL-MRM 相对于 MME-Mean
             MRM 和多模式集合的相对偏差表现发现， 在福建                           的相对偏差较低的面积占整个中国东部沿海地区
             和 浙 江 地 区 ，  DL-MRM 相 对 偏 差 范 围 为 -40%~            的 67%， 而相对于 MME-Median 的相对偏差较低的
             -20%， MME-Mean 和 MME-Median 的相对偏差范                 面积为62%［图8（b）， （c）］。进一步表明， 在整个中
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