【摘 要】
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构建一个基于BP神经网络的统计模型,利用CMIP5模式中历史情景和未来情景的预估数据,重建1860—2100年内蒙古地区春季沙尘暴频次(分辨率达到日尺度)序列。在此基础上,研究内蒙古地区沙尘暴未来长期变化特征。结果表明,在未来情景RCP2.6和RCP8.5中,与历史时期(1860—2005年)相比,内蒙古地区沙尘暴频次持续减少;影响范围较大的沙尘暴事件占比也持续减少;在增温更多的RCP8.5情景中,沙尘暴的减少更加显著;春季沙尘暴的季节性锁相特征(4月沙尘暴频次达到峰值)不随全球变暖而变化。
【机 构】
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北京大学物理学院大气与海洋科学系,全球变化与中国绿色发展协同创新中心
【基金项目】
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国家自然科学基金(41875088,41630527),中央高校基本科研业务费专项资金资助。
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构建一个基于BP神经网络的统计模型,利用CMIP5模式中历史情景和未来情景的预估数据,重建1860—2100年内蒙古地区春季沙尘暴频次(分辨率达到日尺度)序列。在此基础上,研究内蒙古地区沙尘暴未来长期变化特征。结果表明,在未来情景RCP2.6和RCP8.5中,与历史时期(1860—2005年)相比,内蒙古地区沙尘暴频次持续减少;影响范围较大的沙尘暴事件占比也持续减少;在增温更多的RCP8.5情景中,沙尘暴的减少更加显著;春季沙尘暴的季节性锁相特征(4月沙尘暴频次达到峰值)不随全球变暖而变化。
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