《表1 区域气候模式Reg CM4和全球气候模式CMIP5模拟1986—2005年东北地区平均气温与观测值的差异》

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《中国东北地区气温变化的模拟评估与未来情景预估》

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注:括号内为模拟偏差（模拟值-观测值），RegCM4为区域气候模式，CMIP5为全球气候模式，OBS为观测值。

为了进一步定量分析RegCM4模式和CMIP5模式对中国东北地区气温的模拟能力，本文给出了区域模式和全球模式模拟与观测资料对比的泰勒图（图2），泰勒图是将标准差、均方根误差和相关系数3种指标集合于一幅图上的极坐标图。其中观测资料的标准差为1，即图中的REF，当模式点距离原点的长度越接近1，到REF的距离越近，相关系数越大，代表该模式的模拟能力越好。综合上述定量化结果，可以看出模式对气温时间序列的模拟能力略低于对空间分布的模拟能力，区域模式和全球模式对空间分布的模拟能力相对集中且相关性高。区域模式和全球模式的时间序列与观测资料相关系数均大于0.4，空间相关系数均大于0.9，均是RegCM4模式的相关系数相对较高。就标准化偏差而言，比值均介于0.5—0.9之间，比较接近观测气温的标准差。综合而言，RegCM4模式标准差更接近观测标准差，相关系数更接近1，均方根误差更接近0，所以动力降尺度后的区域气候模式的模拟效果相对更好。