北京地区干旱预测不确定性来源贡献度量化OA北大核心CSTPCD

受多种因素影响,干旱预测往往存在很大的不确定性。对不同来源不确定性贡献度进行量化有助于识别关键不确定性来源,为提高干旱预测和风险评估精度提供依据。本文以北京地区气象干旱为研究对象,采用多因素方差分析法对全球气候模式(Global Climate Model,GCM)、排放情景、干旱指数对北京地区干旱特征变量(历时、峰值和烈度)预测的不确定性贡献度进行量化,通过系统抽样和导函数分析法探讨GCM不确定性被合理估计时的最少模式数量。结果表明:GCM及排放情景与GCM交互作用对该地区平均及最大干旱特征变量预测的不确定性贡献度最大;最大不确定性来源并未具有明显的时空差异性;当GCM少于7个时,其引发的研究区干旱特征变量不确定性被低估。