《表3 各子区不同集合平均方法模拟值与观测值的对比》

  提示：宽带有限、当前游客访问压缩模式

本系列图表出处文件名：随高清版一同展现

《21世纪开都-孔雀河流域未来气候变化情景预估》

1. 获取 高清版本忘记账户？点击这里登录

1. 下载图表忘记账户？点击这里登录

注:PLS为偏最小二乘回归，RR为岭回归，EE为等权平均。

为评估不同集合平均方法对流域各子区气温和降水的模拟能力，图3给出了1950—2005年气温、降水观测结果与多模式集合结果在流域各子区的距平时间序列。从模拟与观测气温过去50多年变化趋势来看（图3a），开都-孔雀河流域各个子区均呈现出显著增温的特征，这与北疆地区气温变化趋势一致[25]。对比发现，3种集合方法模拟结果增温幅度明显小于观测增温幅度。对比各子区不同集合方法的模拟效果，PLS法能够更好地反映出观测值长期变化趋势及其特征，其模拟结果与观测值相关系数均通过了95%的显著性检验，并且对各子区来说，PLS集合结果与观测相关性（0.74～0.82）总体上高于RR（0.73～0.82）和EE（0.64～0.78）集合结果（表3）。从4个子区的相关系数及均方根误差来看，PLS模拟能力由流域西北山区到东南荒漠区逐渐增强。而SB3地形多变却仍表现出较好的模拟能力，可能是与降尺度数据分辨率有关，高分辨率模式能够更好地反映高原边缘陡峭的地形特点，消除所存在的高偏差[26]，从而提高模拟能力。由此可得，气候模式对温度的模拟能力可能受到地形的影响，越是平坦且类型简单的地区，其模拟效果表现越好。