申请/专利权人：中国地质大学(武汉)

申请日：2023-10-12

公开（公告）日：2024-04-09

公开（公告）号：CN117421629B

主分类号：G06F18/24

分类号：G06F18/24;G01W1/10;G06F18/00;G06F18/10;G06F16/2458;G06F16/29;G06F123/02

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.09#授权;2024.02.06#实质审查的生效;2024.01.19#公开

摘要：本发明公开了一种干湿区陆地水循环的增强机制分析和变暖信号识别方法，利用观测数据，对全球范围干旱区和湿润区进行识别；利用CMIP6的历史不同外强迫试验和未来不同社会经济发展路径模拟试验的数据，量化历史和未来的干湿区降水增加速率；计算干湿区局地变暖速率和降水对变暖响应速率，并探究变暖影响下水汽含量和水汽输送的增加速率在干湿区的差异；采用旋转经验正交分解，识别干湿区降水增加对全球变暖响应的指纹模式，计算信噪比量化干湿区变暖信号的可能性；采用最优指纹法检测干湿区降水变化中不同的外强迫信号，量化不同外强迫导致降水增加的变化量。本发明有助于加深对全球陆地水循环的认识，为制定干湿区防灾减灾决策提供科学依据。

主权项：1.一种干湿区陆地水循环的增强机制分析和变暖信号识别方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、采集气候数据；所述气候数据包括：全球格点化的降水观测数据、国际耦合比较计划第六阶段CMIP6模式模拟的试验数据；试验数据包括：降水数据、近地面气温数据、经向风速数据、纬向风速数据、比湿数据和地表气压数据；S2、根据所述降水观测数据，计算全球陆地范围内的年总降水；计算气候态期间多年平均的年总降水，选取最大a％的格点作为湿润区，最小a％的格点作为干旱区；a为预设值；S3、根据所述降水观测数据与湿润区格点、干旱区格点，计算干旱区和湿润区范围内的年总降水；计算干湿区气候态期间多年平均的年总降水，进行标准化和区域平均，得到标准化年总降水，并量化干湿区标准化降水时序序列趋势，得到干湿区降水增加速率；S4、根据所述降水观测数据与CMIP6模式模拟的近地面气温数据，计算干旱区和湿润区范围内的面积加权平均的年均气温距平，并量化干湿区气温距平时序序列趋势，得到干湿区区域升温速率；将步骤S3得到的干湿区降水增加速率和所述干湿区区域升温速率相比，得到干湿区降水响应温升速率；S5、根据CMIP6模式模拟的试验数据，计算历史和未来时期下，干旱区和湿润区范围内的面积加权平均的标准化水汽含量和水汽通量，并计算未来相较历史的预估变化，得到干湿区水汽含量和水汽输送响应全球变暖增加速率；S6、结合步骤S3的标准化年总降水，对干旱区格点和湿润区格点的年总降水三维时空数据开展旋转经验正交分解，得到指纹模式，并将得到的指纹模式投影到干湿区观测和模式年总降水，量化信噪比来计算干湿区变暖信号的显著水平；步骤S6具体如下：S61：选取CMIP6历史气候模式试验和未来不同社会经济发展路径模拟试验的干湿区标准化年降水三维时空数据，采用旋转经验正交分解来得到主模态的空间指纹模式；将空间指纹模式投影到干湿区观测年总降水和工业革命前试验的年总降水；投影计算如下： 其中，t表示年份，i表示经度格点，j表示纬度格点，A表示格点面积，S表示干区或湿区，PRCP表示年降水量，F表示空间指纹模式；lons和lats分别表示经度集合与纬度集合；S62：将得到的投影进行趋势计算，将干湿区观测数据和CMIP6历史试验的年降水投影l年趋势作为信号，CMIP6工业前试验的年降水投影l年趋势分布的标准差作为噪声，来计算信噪比，根据信噪比大小来划分信号的显著水平；其中l为预设值；S63：从m年长度到n年长度开始计算CMIP6历史试验和工业前试验的干湿区年降水投影趋势，根据信噪比计算变暖信号浮现期，通过模式结果来验证干湿区观测降水中变暖信号的鲁棒性；其中m，n为预设值；S7、结合步骤S1得到的CMIP6模式模拟的降水数据，采用单变量和双变量的最优指纹法对外部强迫因子进行检测和归因。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 中国地质大学(武汉) 干湿区陆地水循环的增强机制分析和变暖信号识别方法

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