《表1 不同气候基准期中国气候季节长度的多元回归模拟》

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《基于格点数据的1961—2016年中国气候季节时空变化》

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研究中所选择的0.5°分辨率格点数据集是基于30 m分辨率数字高程模型DEM，采用ANUSPLIN软件的薄盘样条法计算获得，原始序列分辨率是30 m，数据制作者为了方便存储，相对于原始序列进行了抽稀。为了更加清楚的解释气候季节的空间表达，在空间插值过程中加入多元回归模型进行降尺度分析，所有涉及计算栅格数据均处理成0.0833°×0.0833°（1 km）分辨率。通过回归分析将拟合度较高的参数纳入构建气象要素与地理宏观要素的关系式。本文中划分气候季节的标准是以气候季节的持续天数为标准，因此在构建模型时将气候季节的天数与地理宏观要素进行多元回归计算。同时为了检验0.5°分辨率格点的气候季节持续天数的插值精度，这里专门选取中国气象局国家气象信息服务中心下载的中国地面气候资料日值数据集（V3.0）中699个气象站逐日平均气温计算的站点气候季节持续天数进行验证。根据表1中公式和图1a中计算所得的复相关系数以及图1b中以气候基准期为参考期的平均相对误差，可以发现在青藏高原一些海拔相对较高站点模拟精度较低，其他地区的误差均控制在5天以内，说明改进后的模型在戴声佩等[27]研究基础上对气象要素的模拟精度有了显著提高，尤其是对时间和空间连续性较好的气象要素。