【正文】 將各站點(diǎn)的 2099 年月平均氣溫的變化趨勢(shì)與其往年總體變化趨勢(shì)進(jìn)行比較分析。 將各站點(diǎn)的所對(duì)應(yīng)的 IPCC 大尺度逐月氣溫?cái)?shù)據(jù)輸入氣溫預(yù)測(cè)模式，輸出結(jié)果即為各站點(diǎn)的月平均氣溫的預(yù)測(cè)結(jié)果，選取 2099 年的逐月氣溫預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。 本節(jié)將選取四川省地區(qū)高原，丘陵，山地和平原 地區(qū) 的 代表 站點(diǎn)進(jìn)行 月平均氣溫預(yù)測(cè)，并預(yù)測(cè)分析 2099 年 各 地區(qū) 氣溫逐月分布情況。但是考慮到氣溫預(yù)測(cè)模式在各時(shí)間尺度上的通用性，月平均氣溫的預(yù)測(cè)模式可以采用年平均氣溫的預(yù)測(cè)模式。低溫區(qū)區(qū)域非常穩(wěn)定， 數(shù)值上逐漸升高 ；高溫區(qū)主要區(qū)域分布 非常 穩(wěn)定， 數(shù)值上前期區(qū)域穩(wěn)定，后期有呈上升趨勢(shì) ，總體分布較為穩(wěn)定。其空間的總體分布和第一 、二 階段相同，西北地區(qū)氣溫低，東南地區(qū)氣溫高，從西北地區(qū)向東南地區(qū)梯度遞增，氣溫梯度的明顯分界線位于川西高原與丘陵平原的交界處。 圖 第二時(shí)間段年平均氣溫空間分布變化圖 第三時(shí)間段 選取 2071 年、 2080 年、 2089 年和 2099 年的氣溫空間分布圖進(jìn)行分析。四川大學(xué)本科畢業(yè)論文 四川省未來氣溫與降水預(yù)測(cè)研究 25 低溫區(qū)區(qū)域穩(wěn)定， 沒有出現(xiàn)波動(dòng)，只有數(shù)值上波動(dòng)明顯 ；高溫區(qū)主要區(qū)域分布穩(wěn)定，但是在 2070 年成都地區(qū) 將 出現(xiàn)高溫 （和其周邊地區(qū)比較而言） 。其空間的總體分布和第一階段相同，西北 地區(qū)氣溫低，東南地區(qū)氣溫高，從西北地區(qū)向東南地區(qū) 梯度 遞增，氣溫梯度的明顯分界線位于川西高原與 丘陵 平原的交界處。 678910112021 2025 2035 2045 2055 2065 2075 2085 2095年平均氣溫/℃ 預(yù)測(cè)年份 /年 四川大學(xué)本科畢業(yè)論文 四川省未來氣溫與降水預(yù)測(cè)研究 24 圖 第一時(shí)間段年平均氣溫空間分布變化圖 第二時(shí)間段 選取 2043 年、 2052 年、 2061 年和 2070 年的氣溫空間分布圖進(jìn)行分析。低溫區(qū)區(qū)域較為穩(wěn)定，在 2033 年低溫區(qū)區(qū)域縮小；高 溫區(qū)主要區(qū)域分布 較為 穩(wěn)定，但是在 2024 年成都、西昌和會(huì)理等地區(qū)出現(xiàn)高溫。所選取四年的氣溫空間分布圖的總體分布為西被地區(qū)氣溫低，東南地區(qū)氣溫高，從西北地區(qū)向東南地區(qū) 遞增，氣溫梯度的明顯分界線位于川西高原與 丘陵 平原的交界處。 主要分析是氣溫的空間分布和變化情況 。 第一時(shí)間段中（ 20212042 年），氣溫波動(dòng)較小，總體趨于平緩，沒有明顯的上升趨勢(shì)；第二時(shí)間段 中 （ 20432070 年），氣溫波動(dòng)明顯，總體呈上升趨勢(shì)，其中2048 年和 2049 年間的 上升 波動(dòng)最為明顯 ；第三時(shí)間段中（ 20702099 年），前期呈上升趨勢(shì)，后期趨于平緩， 2082 年出現(xiàn)最高氣溫。 未來的年平均溫度 與過去幾十年平均溫度相比較， 平均下降了℃ 。 附 表1 中為四川地區(qū)未來氣溫預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，其中體現(xiàn)了四川各地區(qū)氣溫在時(shí)間上和空間上的變化情況。 模式 預(yù)測(cè) 將檢驗(yàn)后的預(yù)測(cè)模式應(yīng)用于 IPCC 提供的 20212099 年逐年平均氣溫?cái)?shù)據(jù)，輸出的結(jié)果即為四川地區(qū)未來逐年平均氣溫變化情景。最后對(duì)預(yù)測(cè)模式的檢驗(yàn)表明，預(yù)測(cè)模式使 NCEP 大尺度數(shù)據(jù)更加的接近觀測(cè)值，而高溫區(qū)出現(xiàn)的差異主要是由于在大尺度數(shù)據(jù)中高溫地區(qū)的溫度都比其實(shí)際數(shù)值小的原因。預(yù)測(cè)模式對(duì)氣溫的預(yù)測(cè)在變化趨勢(shì)上高溫區(qū)和低溫區(qū)的 預(yù)測(cè)值和觀測(cè)值具有一致性，證明模式對(duì)氣溫變化趨勢(shì)的預(yù)測(cè)具有很高的準(zhǔn)確性。將其 34年的預(yù)測(cè)值和觀測(cè)值進(jìn)行了比較并確定了預(yù)測(cè)模式的可行性和指出其存在的缺點(diǎn)。 在對(duì)預(yù)測(cè)模式的檢驗(yàn)采用年氣溫四川大學(xué)本科畢業(yè)論文 四川省未來氣溫與降水預(yù)測(cè)研究 21 波動(dòng)較小的臺(tái)站的觀測(cè)數(shù)據(jù)和運(yùn)用 NCEP大尺度數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行比對(duì)（ 19792021年）。其預(yù)測(cè)過程分為建模、檢驗(yàn)、預(yù)測(cè)和結(jié)果分析四個(gè)步驟。 四川大學(xué)本科畢業(yè)論文 四川省未來氣溫與降水預(yù)測(cè)研究 19 圖 20432070 年平均氣溫空間分布 20712099 年平均氣溫的總體分布為：西北低，東南高，從西北向東南階梯狀遞增，但 氣溫 明顯 升高 ；低氣溫區(qū)域仍然都位于川西高原的色達(dá)、甘孜、理塘和小金等地區(qū)；高溫區(qū)域沒有發(fā)生改變， 位于綿陽地區(qū)、宜賓地區(qū)和巴中與充地區(qū) （圖 ） 。 20212042 年 平均氣溫的總體分布 為 ：西北地區(qū)低，東南地區(qū)高，從西北地區(qū)向東南地區(qū)階梯狀遞增；氣溫最低區(qū)域都位于川西高原上，主要在色達(dá)、甘孜、理塘和小金等地區(qū)，其中小金為低溫孤立地區(qū)； 高溫區(qū)位于三個(gè)分散的區(qū)域，綿陽地區(qū)、宜賓地區(qū)和巴中四川大學(xué)本科畢業(yè)論文 四川省未來氣溫與降水預(yù)測(cè)研究 18 與 充 地區(qū) （圖 ） 。 所以對(duì)三個(gè)時(shí)間段 的比較 分析顯示 ，隨著時(shí)間的推移，四川各個(gè)地區(qū)的多年平均氣溫逐漸升高 ， 20432070 年時(shí)間段的平均溫度比 20212042 年時(shí)間段的平均溫度增加 攝氏度， 20712099 年時(shí)間段的平均溫度比 20212042 年 時(shí)間段的平均溫度增加 攝氏度，到 2099 年低平均氣溫回升到歷史水平。 采用反距離加權(quán)插值法得到多年平均氣溫的空間分布， 具體的空間分布如圖 所示 ，四川地區(qū)未來 85 年的平均氣溫空間分布情況為：西北地區(qū)氣溫低，東南地區(qū)氣溫高，從西南地區(qū)向東南地區(qū)呈階梯狀減少，高溫區(qū)域出現(xiàn)在巴中、南充、綿陽和宜賓地區(qū)即分布圖中顯示白色的區(qū)域。所有地區(qū)中松潘地區(qū)溫度變化幅度最小，為 %。 四川大學(xué)本科畢業(yè)論文 四川省未來氣溫與降水預(yù)測(cè)研究 16 表 多年平均氣溫預(yù)測(cè)結(jié)果及變化情況 臺(tái)站名 預(yù)測(cè)數(shù)據(jù) /℃ 觀測(cè)數(shù)據(jù) /℃ 變化值 /℃ 變化幅度 巴中 % 成都 % 道孚 % 甘孜 % 會(huì)理 % 九龍 % 理塘 % 馬爾康 % 綿陽 % 南充 % 諾爾蓋 % 色達(dá) % 松潘 % 萬源 % 西昌 % 小金 % 雅安 % 宜賓 % 對(duì)預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)分析顯示 ，四川各個(gè)地區(qū)多年平均氣溫在未來總體呈下降趨勢(shì)，下降幅度最大的為小金（ %），最小為巴中（ %）。 未來 85年的多年平均氣溫的預(yù)測(cè)值為 ℃ ，與歷史數(shù)據(jù)比較，溫度降低 ℃ ，降低幅度為 %。 20212042 年 ,20432070 年和 20712099 年三個(gè)時(shí)間段的預(yù)測(cè)結(jié)果見表。預(yù)測(cè)情景為 IPCC 提供的 A2 情景，預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)為 20212099 年逐月氣溫?cái)?shù)據(jù)。 = 051015205 0 5 10 15 20臺(tái)站多年平均氣溫觀測(cè)值/℃ 臺(tái)站多年平均氣溫預(yù)測(cè)值 /℃ 四川大學(xué)本科畢業(yè)論文 四川省未來氣溫與降水預(yù)測(cè)研究 15 模式 預(yù)測(cè) 將 IPCC 氣溫?cái)?shù)據(jù)應(yīng)用于預(yù)測(cè)模式，得到四川地區(qū)未來 多年平均 氣溫變化情景（ 20212099），并對(duì)預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行的分析 。所以，多年平均氣候預(yù)測(cè)模式得到最終的確定。 = 051015202510 5 0 5 10 15多年平均氣溫臺(tái)站觀測(cè)值/℃ 多年平均溫度 NCEP大尺度 值 /℃ y = + R178。將 20212021 年四川地區(qū) 18 個(gè)臺(tái)站對(duì)應(yīng)的 NCEP 多年平均氣溫?cái)?shù)據(jù)輸入模式，得到 18 個(gè)臺(tái)站相應(yīng)的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)，最后將臺(tái)站的預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)和實(shí)際觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，來確定預(yù)測(cè)模式是否可行。 圖 ：校正前 多年平均氣溫觀測(cè)值與 NCEP 大尺度值散點(diǎn)圖 y = + R178。所以利用觀測(cè) 多年平均氣溫 值與 NCEP 大尺度 多年平均氣溫值的差值與相對(duì)應(yīng)的 緯度 （ X）， 經(jīng)度 （ Y）和海拔高度（ H）建立回歸方程，其回歸方程為： ε = ? ? + （ 32） 最后得到多年平均氣溫最終的回歸方程為： Tadj = T +ε （ 33） 即： Tadj = ? ? ? + （ 34） 利用方程（ 3 4）對(duì) NCEP 大尺度多年平均氣溫?cái)?shù)據(jù)進(jìn)行最后的校正，然后校正后的數(shù)據(jù)與觀測(cè)進(jìn)行比較，數(shù)值比較見表 ，散點(diǎn)圖比較見圖 ，其相關(guān)系數(shù)為 ，相關(guān)性良好，所以圖 3 中的線性關(guān)系式可以作為 多年平均氣溫的預(yù)測(cè)模式。將校正后的數(shù)據(jù)與觀測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行比較，數(shù)值比較見表 ，散點(diǎn)圖比較見圖 ，其先關(guān)系數(shù)為 。 建模過程 首先將四川地區(qū) 18 個(gè)臺(tái)站的多年平均氣溫（ 19792021）和其對(duì)應(yīng)的 NCEP 大尺度數(shù)據(jù)在相同時(shí)間段的多年平均氣溫進(jìn)行比較， 數(shù)據(jù)比較見 表 ，散點(diǎn)圖 比較結(jié)果見圖 ，其 相關(guān)系數(shù)（ R2） 為 。四川大學(xué)本科畢業(yè)論文 四川省未來氣溫與降水預(yù)測(cè)研究 11 第三章 氣溫 預(yù)測(cè) 本章利用 NCEP 大尺度氣溫?cái)?shù) 、四川地區(qū) 18 個(gè)氣象臺(tái)站的氣溫觀 測(cè)數(shù)據(jù)和 IPCC 氣溫?cái)?shù)據(jù)對(duì)四川未來 85 年（ 20212099）的氣溫變化進(jìn)行預(yù)測(cè)分析 。大于零的圓滑參數(shù)保證，對(duì)于一個(gè)特定的結(jié)點(diǎn)，沒有哪個(gè)觀測(cè)點(diǎn)被賦予全部的權(quán)值，即使觀測(cè)點(diǎn)與該結(jié)點(diǎn)重合也是如此。 距離倒數(shù)法的特征之一是要在格網(wǎng)區(qū)域內(nèi)產(chǎn)生圍繞觀測(cè)點(diǎn)位置的 牛眼 。換言之，該結(jié)點(diǎn)被賦給與觀測(cè)點(diǎn)一致的值。當(dāng)計(jì)算一個(gè)格網(wǎng)結(jié)點(diǎn)時(shí)，配給的權(quán)重是一個(gè)分?jǐn)?shù)，所有權(quán)重的總和等于 。對(duì)于一個(gè)較大的方次，較近的數(shù)據(jù)點(diǎn)被給定一個(gè)較高的權(quán)重份額，對(duì)于一個(gè)較小的方次，權(quán)重比較均勻地分配給各數(shù)據(jù)點(diǎn)。距離倒數(shù)乘方格網(wǎng)化方法是一個(gè)加權(quán)平均插值法，可以進(jìn)行確切的或者圓滑的方式插值。預(yù)測(cè)方法就是將 IPCC 大尺四川大學(xué)本科畢業(yè)論文 四川省未來氣溫與降水預(yù)測(cè)研究 10 度數(shù)據(jù)應(yīng)用于預(yù)測(cè)模式，模式輸出的結(jié)果即為預(yù)測(cè)結(jié)果 。 模式檢驗(yàn)和預(yù)測(cè)方法 利用 20212021年總共 8年的臺(tái)站觀測(cè)數(shù)據(jù)和 NCEP大尺度數(shù)據(jù)對(duì)預(yù)測(cè)模式進(jìn)行檢驗(yàn)，假定預(yù)測(cè)的統(tǒng)計(jì)模式為： Y = a ?X +b （ 25） 其中， Y 為預(yù)報(bào)量（臺(tái)站模擬值）， X 為預(yù)報(bào)因子（ NCEP 大尺度值）， b 為常數(shù)項(xiàng)。 加入誤差考慮后得到了最終的數(shù)據(jù)處理擬合方程式： Fadj = a1 ?X + b1 ?Y +c1 ?H +B1 + ε （ 24） 其中 Fadj為最終調(diào)整的 NCEP 大尺度值，將其與觀測(cè)值進(jìn)行比較得到相關(guān)系數(shù) R32和統(tǒng)計(jì)模式（預(yù)報(bào)量和預(yù)報(bào)因子的關(guān)系方程），其中相關(guān)系數(shù)之間的關(guān)系為 R32 R22 R12。首先，將觀測(cè)數(shù)據(jù)和大尺度數(shù)據(jù)進(jìn)行比較得到關(guān)系系數(shù) R12，然后利用 18 站點(diǎn)各自對(duì)應(yīng)的 NCEP大尺度數(shù)據(jù)與相應(yīng)的緯度（ X），經(jīng)度（ Y）和海拔高度（ H）建立回歸方程： F = a1 ?X + b1 ?Y +c1 ?H +B1 （ 22） 其中 F 為 NCEP 大尺度數(shù)據(jù)（溫度或降水）， a b1和 c1為回歸系數(shù)， B1為常數(shù)項(xiàng)。四川大學(xué)本科畢業(yè)論文 四川省未來氣溫與降水預(yù)測(cè)研究 9 考慮到預(yù)報(bào)量和預(yù)報(bào)因子之間的關(guān)系隨著預(yù)報(bào)因子個(gè)數(shù)的增加而變得復(fù)雜，而且預(yù)報(bào)因子數(shù)量的增加也會(huì)引入更多的系統(tǒng)誤差，所以在本文中我們選用一個(gè)預(yù)報(bào)因子。線性回歸降尺度方法是假設(shè)預(yù)報(bào)量和預(yù)報(bào)因子之間存在線性的統(tǒng)計(jì)關(guān)系，假設(shè)關(guān)系為： Y? = A ? X? （ 21） 式子中， Y? 為預(yù)報(bào)量（本文為氣溫和降水）， A 為回歸系數(shù)矩陣， X? 為預(yù)報(bào)因子。 四川大學(xué)本科畢業(yè)論文 四川省未來氣溫與降水預(yù)測(cè)研究 8 1979 20 02 年N CEP 大尺度數(shù)據(jù) 1979 20 02 年臺(tái)站觀測(cè)數(shù)據(jù) 2021 20 10 年N CEP 大尺度數(shù)據(jù) 2021 20 10 年臺(tái)站觀測(cè)數(shù)據(jù)