【摘 要】
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采用分位数映射（Quantile Mapping, QM）和delta分位数映射（Quantile Delta Mapping, QDM）两种误差订正方法对区域气候模式RegCM4在中国区域内模拟的逐日气温和降水数据进行订正。模式数据是5种不同全球气候模式驱动下的区域模式气候变化模拟结果。计算订正前后的极端气候指数进行对比分析，包括日最高气温极大值（TXx）、日最低气温极小值（TNn）、连续干旱日
【基金项目】
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中国科学院战略性先导科技专项XDA20060401； 国家自然科学基金41690141； 华风气象传媒集团有限责任公司基础型创新研究项目CY-J2020008～～；
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采用分位数映射（Quantile Mapping, QM）和delta分位数映射（Quantile Delta Mapping, QDM）两种误差订正方法对区域气候模式RegCM4在中国区域内模拟的逐日气温和降水数据进行订正。模式数据是5种不同全球气候模式驱动下的区域模式气候变化模拟结果。计算订正前后的极端气候指数进行对比分析，包括日最高气温极大值（TXx）、日最低气温极小值（TNn）、连续干旱日数（CDD）和最大日降水量（RX1day）。结果表明，5组模拟结果和其集合平均（ensR）都显示气温指数的模拟效果高于降水指数，其中对TXx模拟最好，对CDD的模拟最差；经过订正后，针对不同模式的两种订正结果都能够有效地减小模式与观测的偏差并提高了空间相关系数，且两种方法的订正效果无明显差别。对RCP4.5情景下未来变化的分析中，QM在一定程度上改变了模式模拟的未来变化幅度和空间分布特征，QDM则能够有效地保留所有极端指数的气候变化信号。从全国平均来看，除CDD外，所有指数未来都呈现增加趋势，且QDM订正结果与订正前模式模拟的变化趋势更为接近。建议在气候变化模拟的误差订正中采用QDM方法。
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