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为了降低单一模式的不确定性和传统模式集合在时间和空间上分布的不均匀性,建立时空分布式的CMIP5气候多模式集合。利用改进的遗传算法,从时间和空间尺度优化CMIP5全球气候数据多模式集合,并采用Taylor图评估其模拟性能。实验结果表明,基于时空分布式的多模式集合优于单一模式和等权集合。
基于时空分布式的CMIP5气候多模式集合优化
【摘 要】
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为了降低单一模式的不确定性和传统模式集合在时间和空间上分布的不均匀性,建立时空分布式的CMIP5气候多模式集合。利用改进的遗传算法,从时间和空间尺度优化CMIP5全球气候数
【机 构】
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武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,北京大学遥感与地理信息系统研究所,中国地质大学（武汉）环境学院大气科学系,首都师范大学信息工程学院
【出 处】
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北京大学学报:自然科学版
【发表日期】
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2020年5期
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2018YFC1506506),武汉市应用基础前沿专项(2019020701011502),湖北省自然科学基金(2019CFB736),江西省重点研发计划(20201BBG71002),测绘遥感信息工程国家重点实验室专项科研经费资助
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