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\ begingroup美元

这个问题和扩展有关我的前一个问题是关于方法用来预测未来气候极端:

有什么方法来分析未来气候极端用气候模型的结果吗?

虽然这个问题的答案很详细的信息,我尚不清楚是否全球气候(GC)模拟中使用的模型可以预测罕见(~ 1000年重现期事件)

  • 我知道如果我们有西模拟,我们可以计算出0.1%分位数,但我不知道是否可靠地应用模型可以预测罕见的事件。根据可靠的,我的意思是,在一些极端与观察到的或极端的观察的统计推断。
  • 所有的文件我看到迄今为止,应对气候变化造成的极端,正在考虑最大20年重现期事件和比较模拟观察分位数。这是我怀疑的一个来源的可靠性模型。
  • 全球大气环流模型校准到观测的平均或多个分位数吗?平均每日、每月、每年等使用吗?平均水平更大的区域或网格点(对应于应用决议)采用校准,验证过程?什么是通常使用的目标参数用于校准吗?
  • 这里有一个例子来让它更清楚:一要确定极端风速的概率分布函数在给定的位置从日常测量/仿真结果。一个问题:如果我们把一个模拟1950 - 2000年期间,假设下对气候变化模型的不确定性是微不足道,我们可以把仿真数据作为样本,或多或少的等效信心比实际观察,对应于同一时期,推断出大重现期极端?

检查这一点的方法之一是将比较大的重现期极端从观测数据和从多个模拟出来的,我还没有看到任何文件和超过20年的回报水平比较。我看到,我们不能指望非常准确的模型就如1000年极端,因为我们不能可靠地校准和验证模型:

  • 可用的测量从100 - 200年观察期(最多);
  • 我们没有太多的数据从不同的气候条件(可能会有一些现象不能(或不充分)考虑在当前的模型中,我们通过观察到的是有偏见的,前100年的条件。

任何帮助,想法,参考,欢迎联系。

\ endgroup美元
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    \ begingroup美元 这是我的预感”我怀疑他们能够预测频率非常准确,但我怀疑,他们可以预测相对变化由于营力变化的频率相当不错”。然而,我认为,真正的问题是,我们可能没有足够的可靠数据。就像我说的另一个问题,我们可以运行成千上万的模拟相同的100年,和使用为基础进行统计。很明显我们做不到,与地球——我们需要数千年的数据来准确估计非常极端事件的可能性,我们就没有…… \ endgroup美元
    - - - - - -naught101
    在10。54分2015年1月12日
  • \ begingroup美元 @naught101谢谢你的评论,我同意测量数据的缺乏是一个瓶颈。但我认为使用概率的方法,可以达到有意义的概率的结论,如推断100年回报水平风从观察和确定的概率是多少,如果我们推断的模拟。推理的“力量”将与重现期减少,但它将超过目前的20年重现期。 \ endgroup美元
    - - - - - -rozsasarpi
    2015年1月12日,在十一19
  • 1
    \ begingroup美元 好问题。悬崖的质量,在华盛顿大学,一直在考虑这个话题很多,并试图透过面纱的不确定性。你可以谷歌自己的出版物,但这是一个描述的一些工作用他自己的话说:cliffmass.blogspot.com/2014/10/… \ endgroup美元
    - - - - - -亚当
    2015年1月12日18:14
  • 2
    \ begingroup美元 有了这样的一个名字,你为什么要去气象学、而不是地质? ? \ endgroup美元
    - - - - - -naught101
    2015年1月12日23:49
  • 1
    \ begingroup美元 只是两点补充。首先,我们应对气候变化时,根据定义,处理非平稳的数据集,在这种情况下的整个概念返回时间,尤其是长期回报,变得毫无意义——毫不夸张地说,不过是猜测。其次,它取决于你正在看哪一种极端。GCMs善于预测的温度,但crap-lousy极端降雨预测,和其他与水相关的极端,如土壤赤字。 \ endgroup美元
    - - - - - -戈登斯坦格
    2015年11月11日18:49

1回答1

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\ begingroup美元

这是一个想法占气象极端气候模型,虽然我不知道这是否回答了你的问题,我不确定如果把它视作可靠的反馈(打开):

采取区域气候模型模拟了过去和未来。我们也有一个几十年的观测数据比较同一时期的模拟。观测数据将捕获的极端事件当然更好的在各方面。投射到未来,如果我们想保持这些极端,我们可以使用变化因素(基于平均值,如每月意味着)past-simulation = = > future-simulation past-observed = = > future-predicted为了项目。这些预测未来将会有极端事件,因为他们过去了,但根据气候模型的强度而改变过去和未来模拟。

这可能适用于气象数据,如降水和其他天气变量为了通知我们关于驾驶的天气迫使我们面对未来的场景。这样极端气象气候模型占我们最近观察到,在过去,这些模型可能不足。


否则,作为评价OP人解释说,我们只是没有足够广泛的观测数据,我们可以依靠频率校准这些罕见的事件。我认为你最后两个要点总结我们的处境相当不错:

  • 可用的测量从100 - 200年观察期(最多);
  • 我们没有太多的数据从不同的气候条件(可能会有一些现象不能(或不充分)考虑在当前的模型中,我们通过观察到的是有偏见的,前100年的条件。

然而,这里有一些研究,你可以探索,努力克服这些挑战在建模极端事件返回的间隔和可能最大降水。这些看起来像他们可能解决你最后一个问题但是它帮助澄清的潜力。

这一次使用极值理论:Van Den边缘et al, 2004年。估计回归时期ECMWF季节性预测极端事件的集合体。

…应用气象和水文情况下总是受到简洁的可用数据集,记录所需的回报水平超过长度的10至100倍。为了克服这个问题,我们从所有过去的季节性预测u se归档数据集成管理欧洲中期天气中心F灵敏性(ECMWF)自1987年以来,作为输入极值统计分析。我们利用季节性预测几乎没有季节性技能荷兰,这意味着集合体可以视为我ndependent集累积超过1500年了。我们研究液压响应在荷兰极端天气尺度天气系统通过研究海洋风暴潮极值分布的水平,佤邦类型和河流排放。应用程序详细的在四个实例来自沿海保护,国际扶轮版本洪水保护,和水管理问题。ECMWF的长记录长度数据减少了不确定性,10 3年期和10 4年返回值明显对结果基于ser ies观测时间。ECMWF数据集提供了机会去探索事件的分布取决于几种极端(Van Den边缘等,2004)。

这个使用生长因子方法,或“NERC M5法”,解释了10页:斯考根Førland, 2011。在极端降水在挪威集雨估计未来的变化。

这是一项研究总结的方法很好,为进一步的研究提出了一个新的,这听起来不错,相对就像我描述的非常广泛,简单来说的第一部分我的回答:Dyrrdal, 2012年。极端降水估计在挪威和总结先进的。有很多quote-worthy段落这个所以我想让你去探索。部分3、4和5是我想象你最感兴趣,因为他们的封面,分别从世界气象组织先进的指导方针/方法和不同的国家;提出了新的改进方法;和结论总结上面。

\ endgroup美元
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    \ begingroup美元 谢谢你这个伟大的答案!提到的研究非常有帮助,或多或少地回答我的问题。Van Den边缘等人论文尤其希望关于气候预测推断出极端的“可靠性”;当然承认所有不确定性在我们的输入。一个额外的纸的问题:区域和全球气候模型的可靠性模拟极端降水超过印度。你的建议会计变革在未来很有趣,我要试一试。 \ endgroup美元
    - - - - - -rozsasarpi
    2016年1月9日,19

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