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    摘要：本文采用统计降尺度方法中的变化因子方法（CF），分析模拟徐州市未来三十年气温变化情况。以徐州地面气象资料中实测的逐月最高气温、最低气温和平均气温数据为基准，选取全球气候模式—英国HadCM3 A1a、A2a和B2a三种排放情景下输出的大尺度气候变化因子，对徐州市未来气温变化进行降尺度分析。结果表明：徐州市未来30年内将普遍增温，但年内气温增温变化明显，年际气温增温变化较小。春季和冬季增温明显,夏季和秋季增温较小。34681
    毕业论文关键词：徐州市；降尺度；CF方法；气温变化
    Analysis on Future Variation of Temperature in Xuzhou by Using Downscaling Method
    Abstract：This thesis mainly simulates the future variation of temperature in Xuzhou based on downscaling method (CF).Based on the measured meteorological data in Xuzhou monthly maximum temperature, minimum temperature and average temperature data for reference, with the global climate model GCM--HADCM3 under the A1a, A2a and B2a three scenarios of output as the change factor, to study the future temperature in Xuzhou. The results show that: in the future 30 years, Xuzhou will be warmer, but the monthly temperature changes significantly, the annual temperature changes relatively slow. Spring and winter will be warming significantly, but summer and autumn will increases temperature slowly.
    Keywords: Xuzhou；downscaling model；CF method；temperature variation
    目录
    1 引言    3
    1.1 选题背景及研究意义    3
    1.2 国内外研究现状    3
    1.2.1 国外研究现状    3
    1.2.2 国内研究现状    4
    2 研究区概况和研究方法    4
    2.1 研究区概况    4
    2.2 数据来源    5
    2.2.1气象站实测数据    5
    2.2.2 大尺度环流数据    6
    2.3 研究方法    7
    2.3.1  降尺度方法    7
    2.3.2 变化因子（CF）方法    7
    3 数据获取与处理    8
    3.1 CF降尺度缩放因子    8
    3.2 未来时期（2010—2039）气温模拟    10
    3.2.1基准期（1961-1990）月尺度气温    10
    3.2.2未来时期（2010-2039）月尺度气温    11
    4 结果与分析    13
    4.1 未来年内气温变化分析    13
    4.2 未来气温年际变化分析    15
    5 总结与讨论    17
    5.1 总结    17
    5.2 展望    17
    1 引言
    1.1 选题背景及研究意义
    近百年来，全球气候变暖毋庸置疑，气温升高问题已经引起国内外研究者的广泛关注。政府间气候变化专门委员会(IPCC)第五次评估报告指出，过去的130年全球平均升温0.85℃，而2003年到2012年平均温度比1850年到1900年上升了0.78℃。中国气温升高趋势与全球基本一致，1913年以来，我国地表平均温度升高了0.91℃[1-2]。在全球变暖的大背景下,气温升高，全球水循环被改变, 势必影响到人类生产生活的各个方面，极端气温事件所引起的气象灾害对人民生命和财产的安全构成严重威胁[3]。同时，气温变化己成为气象学的前沿课题,在国内外学术界得到了受到广泛重视[4]。掌握气温的变化规律,使人类及早认识到气候及生态环境可能造成的影响，并对其进行评估，可以趋利避害,有效地利用自然，以达到防灾减灾的目的[5]。
    全球大气环流模型（GCM）是模拟大尺度全球气候变化较为简洁可行的方法，但 GCM 输出的数据空间分辨率低，不适用于区域尺度的应用[5]。因此本文通过降尺度方法提高原有数据的分辨率，为大尺度数据获得了区域特征的资料以方便研究徐州市未来气温变化[4,5]。
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