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申请/专利权人：中国地质大学(武汉)
摘要：本发明公开了一种人为碳排放对水循环关键变量影响的定量检测与归因方法，采用分位数增量映射方法，对CMIP6气候模式模拟的水循环关键变量蒸散发与降水进行偏差校正，以降低气候模式模拟的不确定性；基于观测约束，采用多模式加权平均集成多模式模拟结果，以提高气候模式对水循环的模拟精度；基于经处理的气候模式模拟结果与最优指纹法，开展多变量检测与归因，定量识别人为温室气体排放与气溶胶排放对水循环关键变量影响的指纹信号；最后，利用已建立的偏差校正与多模式加权关系，预估未来水循环时空演变规律，减少未来预估的不确定性与误差。本发明可定量识别人为碳排放对水循环关键变量的影响，可为“双碳”目标及气候变化应对提供理论参考。
主权项：1.一种人为碳排放对水循环关键变量影响的定量检测与归因方法，其特征在于，包括以下步骤：收集水循环关键变量的观测数据，并对数据进行质量控制；获取多种强迫下气候模式模拟得到的模拟结果，包括：历史全强迫、温室气体强迫、气溶胶强迫、自然强迫、人为强迫和其他人为强迫，其他人为强迫包括：臭氧和土地利用变化；基于质量控制后的观测数据与历史全强迫下的模拟结果，采用分位数增量映射方法，建立观测与模拟的偏差校正关系，根据所述偏差校正关系进行偏差校正，得到偏差校正后的模拟输出结果；对所述偏差校正后的模拟输出结果进行多模型加权集合预测，通过提高气候模式对水循环关键变量的模拟精度建立偏差校正和多模型加权关系；根据所述偏差校正和多模型加权关系，对不同强迫下气候模式模拟进行处理，然后将观测的水循环关键变量回归到经处理后的不同强迫下的模拟，利用最优指纹法定量检测和归因温室气体强迫、气溶胶强迫、自然强迫对水循环关键变量的影响；根据所述偏差校正和多模型加权关系，对未来不同碳排放情境下气候模式模拟的水循环变化进行校正和综合，检测和归因未来人为碳排放对水循环关键变量的影响。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 中国地质大学(武汉) 人为碳排放对水循环关键变量影响的定量检测与归因方法
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