区域气候模式rcmraybet雷竞技最新和季节预报
通过GCM评估由温室气体浓度、人类活动、自然力量以及其他边界和初raybet雷竞技最新始条件的不同变化驱动的未来气候预测需要很大的存储和处理能力，因此，GCM输出的时间和空间分辨率仍然有限。农业景观在小尺度上有所不同，而大气环流模式的宽分辨率结果并不能提供必要的空间精度，以评估气候变化的可能影响raybet雷竞技最新
2020 - 2029
2090 - 2099
板1。21世纪早期和晚期相对于1980 - 1999年期间的预测地表温度变化。数值显示了大气-海洋环流模式(AOGCM)对B1(上)、A1B(中)和A2(下)排放情景特别报告(SRES)情景在2020-2029年(左)和2090-2099年(右)几十年的平均值的多模式平均预测(OC)。如IPCC(2007)第四次评估报告技术摘要图TS.28 (p. 72)所示。
板2。降水多模式平均变化(mm/day)。为了表明变化符号的一致性，在至少80%的模型都同意平均变化符号的地方画了点。变化是年度意味着参阅2080-2099年排放情景特别报告(SRES) A1B情景相对于1980-1999年的情况。见IPCC(2007)第四次评估报告第10章(全球气候预测)，IPCC第一工作组报告，气候变化2007:自然科学基础，图10.12 (p. 769)。raybet雷竞技最新
关于农业生产。因此，为了提供更高分辨率的未来气候预报，通常需要降低尺度。raybet雷竞技最新区域气候模拟(也称raybet雷竞技最新为动态降尺度)是在较细分辨率(即区域)预测气候变化时，在数值上和气候上最稳定(并被接受)的方法。rcm基于与gcm相似的物理关系，但应用于高分辨率(通常为20-50公里)网格单元和有限的域(通常为5000 x 5000平方公里)。它们的横向边界被gcm的输出所强迫(Giorgi, 1990;麦克法兰等人，1992年;Giorgi等人，1993a, b, 1994;Caya等人，1998;Lenderink et al, 2007)，以产生区域规模的预测。
由于rcm是基于物理学的，至少在原则上，它们可以代表与气候变化有关的复杂的相互作用和反馈。raybet雷竞技最新然而，像gcm一样，它们可能包含导致不确定性的系统误差，而且它们的计算成本很高。由于不可能在高分辨率下定期对GCM进行高分辨率集成，因此可以在低分辨率GCM中嵌套高分辨率模型(Dickinson et al.， 1989;Giorgi 1990;Giorgi和Marinucci, 1991)。嵌套建模技术包括使用粗分辨率GCM进行全球气候模拟，然后使用GCM输出在感兴趣的区域上驱动高分辨率有限区域模型(LAM)。raybet雷竞技最新其基本思想是，GCM可以对全球气候强迫提供正确的大尺度环流响应，而LAM可以描述亚GCM网格尺度强迫的影响，例如由于大水体、表面植被特征或复杂的地形和海岸线可能显著影响的特征当地的气候raybet雷竞技最新(Dickinson et al.， 1989;Giorgi, 1990)。
区域气候模型增加了raybet雷竞技最新两种类型的小规模信息GCM结果．首先，它增加了特定地点当地情况的信息。当出现较大的水平梯度时，这通常很重要。其次，它增加了小规模但不一定与特定位置相关的过程的信息，例如锋面系统、小规模对流降水和其他中尺度现象(Lenderink et al.， 2007)。然而，RCM的预测比GCM对未来气候的预测更不确定。raybet雷竞技最新rcm本身就是模型，除此之外，它们的建模方法基于另一个模型(即GCM)的输出。与在不同边界条件下应用GCM时的潜在方差相比，由不同边界条件驱动的RCM输出之间的价差(即方差)较小(即在不同排放情景下的预测可能没有显著差异)(Deque et al.， 2007;Lenderink et al.， 2007)。然而，rcm参数化的变化可能会强烈影响极端值(例如日极端温度)(Kjellstrom等人，2007)。因此，RCM结果不能直接用于生成表示基于GCM知识的结果范围的情景，这主要是因为单个区域的GCM和RCM输出在准确性和方差方面可能存在显著差异。 The variance arising from a GCM comes from the numerical approximation to the climate system and the boundary conditions used to run the model; however, variance in RCMs may arise only from the different representation of small-scale physics, which may lead to propagative errors in the forecasting (MacCracken et al., 2004; Lenderink et al., 2007).
对气候模拟系统的质量和有用性的评价取决于对气候系统有限的可预测性和模式制定所产生的不确定性的评估raybet雷竞技最新。评估RCM性能的一种方法是检查它在月和季节时间尺度上表示年际自然变化的能力。而集合实验证明了区域的可预测性raybet雷竞技最新气候变化在不同季节和区域之间，建模系统对参数化选择的重要敏感性可能仍未被发现。特别是补偿机制与长期表现有关水循环被揭示为不切实际的云辐射反馈的结果(Vidale et al.， 2003)。
由于难以获得rcm，缺乏对其准确性的全面评估non-climatic研究中心，以及缺乏关于不同模式、时间切片和气候变量的全球公布数据。尽管如此，气候变化对农业生产的区域影响也通过rcm进行了评估(Gueraybet雷竞技最新rena et al.， 2001;Kueppers等人，2005;布伦金索普和福勒，2007;Yano et al.， 2007;索尔曼等人，2008;Nunez等人，2009)。
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