[發明專利]一種基于信息熵的氣候模式評估和偏差校正方法

有效

• 申請號: 202010059502.7
• 申請日: 2020-01-19
• 公開（公告）號: CN111309778B
• 公開（公告）日: 2023-05-05
• 發明（設計）人: 寧理科;占車生
• 申請（專利權）人: 中國科學院地理科學與資源研究所
• 主分類號: G06F16/2458
• 分類號: G06F16/2458;G06F17/18;G01W1/02
• 代理公司: 上海旭誠知識產權代理有限公司 31220
• 代理人: 鄭立

本發明公開了一種基于信息熵的氣候模式評估和偏差校正方法，包括如下步驟：根據實際需求，選取各氣候模型的氣候評估結果以及氣候測量結果；計算所述各氣候模型與所述測量結果的信息熵、互信息；獲得VI和RVI圖；評估氣候模型的優劣；選取n個評估結果較好的氣候評估模型構建多模式集合預報系統；用最小二乘法進行結果校正。本發明以多氣候模式的輸出數據為自變量，構建了多氣候模式輸出數據的偏差校正模型，在實現氣候模式評估的同時，進一步校正評估結果，有利于精準預測未來的氣候情景。

技術領域

本發明涉及多氣候模式輸出數據的不確定性評估方法領域，尤其涉及一種基于信息熵的氣候模式評估和偏差校正方法。

背景技術

長江源區作為北半球氣候變化的主要啟動區和調節區的青藏高原的重要組成部分，對我國東部、西南部的生態環境和社會經濟發展產生巨大影響，同時也是我國生態系統最為特殊和脆弱的地區之一。在全球變化的影響下，長江源區氣候暖干化趨勢明顯，冰川退縮、凍土退化，湖泊、河灘沼澤型濕地趨向疏干化發展。目前江河源區的生態環境正面臨著有史以來最為嚴重的惡化趨勢，已經受到事前所未有的重視。為了應對氣候變化可能帶來的變化，有必要認清這些流域氣候變化的趨勢，評估氣候變化影響，其首要條件就是獲得更詳細的區域氣候信息。

氣候模式是高度復雜的計算機程序，是科學與技術結合的產物，是人類關于其后系統的原理性認知的集大成者，能夠被用來模擬或再現地球氣候的絕大多數宏觀特征。氣候模式輸出數據可以用于對未來的氣候變化情況進行定量預估，如：模式輸出的降雨氣溫等長期預估數據，已經成為認識氣候變化、分析和評估氣候變化對水資源及生態環境等影響的非常重要的工具。

全球氣候系統模式(GCM)是進行氣候模擬和未來氣候變化情景預估的重要工具，也是最可行的工具。它能較好地模擬高層大氣場、近地面溫度和大氣環流。近年來各國科學家使用不同的全球氣候系統模式，進行了大量模擬和預估試驗，取得了很多重要成果。當前，第五次耦合模式比較計劃(CMIP5)中包括多達19個模式組的60個耦合模式，第六次耦合模式比較計劃(CMIP6)可能會包含更多的模式。由于計算條件的限制，GCM對區域氣候的模擬及氣候變化試驗會產生較大偏差，很難對區域氣候情景做出精確的預測。此外，不同模式輸出的預估數據通常存在不可忽視的預估誤差，且各模式間預估效果的差異性明顯，但各個模型的預估數據都能在一定程度上或是一定水平上，反應真實觀測的某些局部特征。

如何客觀、定量地評估和比較不同氣候模式的性能，進而實現精準預估未來的氣候情景，正變得越來越重要。目前，常用的氣候模式評估方法有Portrait圖和Taylor圖，其中，Portrait圖是建立在均方根誤差基礎之上的，即Portrait圖僅評估各個氣候模式的均方根誤差。因此，該評估方法有兩點不足之處：(1)均方根誤差與模式性能之間不是嚴格單調的對應關系，即均方根誤差的減小不一定對應著氣候模式性能的提高。(2)雖然均方根誤差可寫成相關系數和標準差的函數，即均方根誤差包含了相關系數和標準差兩方面信息，但僅利用均方根誤差無法顯式描述相關系數和標準差的大小，如：相同的均方根誤差可以對應完全不同的相關系數和標準差。此外，Portrait圖無法評估多個變量的整體模擬能力。Taylor圖既可以評估氣候模式對具體某一個變量的模擬能力，又可以評估模式對多個變量的總體模擬能力。同時，Taylor圖能精準顯示各個氣候模式中每個變量的相關系數、均方根值和均方根誤差。

然而，并不是所有的關系都可以用方差和相關性來解釋。在許多情況下，變量具有非線性相關性，這是一個不能用線性相關性正確識別的事實。此外，在存在異常值的情況下，兩個變量之間的相關性可能較低，不能用相關系數反應兩變量之間的關系。

因此，本領域的技術人員致力于開發一種能精準評估氣候模式的方法，從而能準確預測未來氣候情景。

發明內容

在信息論中，熵被用來衡量一個隨機變量出現的期望值。它代表了在被接收之前，信號傳輸過程中損失的信息量，又被稱為信息熵。