• 主题
高级搜索  >
历史搜索 清空历史
首页> 外文OA文献 >Mise à l'échelle et projections futures des précipitations extrêmes journalières hivernales en Californie pour différents scénarios climatiques utilisant la distribution généralisée des valeurs extrêmes avec des covariables atmosphériques.
【2h】

Mise à l'échelle et projections futures des précipitations extrêmes journalières hivernales en Californie pour différents scénarios climatiques utilisant la distribution généralisée des valeurs extrêmes avec des covariables atmosphériques.

机译：使用大气协变量的极值的广义分布，加利福尼亚在不同气候情景下每日极端冬季降水的规模和未来预测。

页面导航
  • 摘要
  • 著录项
  • 相似文献
  • 相关主题

摘要

Dans ces travaux de maîtrise, nous utilisons la distribution généralisée des valeursudextrêmes (GVE), avec des variables atmosphériques comme covariables dans lesudparamètres de la distribution, afin de produire des projections futurs des précipitationsudextrêmes à l'échelle locale. Le choix des covariables approprié est basé sur une analyseudde corrélation linéaire. Les variables atmosphériques utilisées sont simulées par unudModèle Couplé Océan-Atmosphère de Circulation Générale (AOGCM), tenant compteuddes changements climatiques (CC). Des variables atmosphériques provenant desudréanalyses et des observations de précipitations quotidiennes des stationsudmétéorologiques sont utilisées pour le développement, la calibration et la validation d'unudmodèle statistique. Les simulations AOGCM sont utilisées pour produire des projectionsudfutures. Plusieurs simulations de trois différents scénarios d'émissions futures nousudpermettent d'évaluer la variabilité et la plage d'incertitude dans les projections. Leudmodèle est appliqué aux précipitations quotidiennes maximales hivernales pour lesudstations de la côte ouest des États-Unis (Californie), une région qui est connue pour sesudrégimes de précipitations non-stationnaires. La statistique de déviance nous sert commeudcritère de décision pour déterminer pour quels paramètres et à quel niveau les covariablesuddoivent être incluses. L'humidité spécifique et la vitesse verticale de l'air sont proposéesudcomme meilleurs prédicteurs de la région, et intégré linéairement dans le paramètre deudposition du modèle GVE. Les résultats donnent une tendance d'accroissement des valeursudde retour pour le 21ème siècle de tous les scénarios: environ 5.0% pour les scénarios A2 etudAlB et environ 2.6% pour le scénario Bl. Ces changements sont accompagnés d'uneudforte variabilité et les différences plutôt petites entre les scénarios.ud
机译：在这部大师的著作中，我们使用 udextreme值（GVE）的广义分布，以大气变量作为分布 udp参数中的协变量，以便在本地尺度上生成 udextreme降水的未来预测。适当协变量的选择基于线性相关分析。考虑到 uddes气候（CC），使用 udud大气环流耦合模型（AOGCM）模拟了所使用的大气变量。数据分析中的大气变量和气象站的每日降水观测被用于开发，校准和验证统计模型。 AOGCM模拟用于生成 fufutures投影。对三种不同的未来排放情景的几种模拟使我们能够评估预测的可变性和不确定性范围。该 udud模型适用于美国（加利福尼亚州）西海岸（该地区以其非平稳的降水方式而闻名）的，冬季的最大每日冬季降水量。偏差统计量用作决定标准，用于确定应针对哪些参数以及在哪个级别上应包含协变量。建议将比湿度和垂直风速作为该区域的最佳预测指标，并线性积分到GVE模型的沉积参数中。结果给出了所有方案在21世纪的返回值趋势：方案A2和udAlB约为5.0％，方案B1约为2.6％。这些变化伴随着 udforte可变性和场景之间的相当小的差异。

著录项

  • 作者

    Klein Iris Maria;

  • 作者单位
  • 年度 2012
  • 总页数
  • 原文格式 PDF
  • 正文语种 en
  • 中图分类

相似文献

  • 外文文献
  • 中文文献
  • 专利

客服邮箱：kefu@zhangqiaokeyan.com

京公网安备：11010802029741号 ICP备案号：京ICP备15016152号-6 六维联合信息科技 (北京) 有限公司©版权所有

  • 客服微信

  • 服务号