导读:本文包含了气候模式论文开题报告文献综述及选题提纲参考文献，主要关键词:数值模式,数值预报,国家气候中心,集合预报,模式分辨率,异构系统,架构,气候变化影响,高性能计算技术,加速效果
气候模式论文文献综述
刘钊[1]（2019）在《探索数值模式移植优化之路》一文中研究指出如今，数值预报已经成为提高气象预报能力的核心技术方法，数值模式则是开展数值预报不可或缺的工具。而数值模式依赖的高性能计算技术本身在不断演进。目前，以众核、GPU为代表的异构加速计算已成为高性能计算技术的主流发展方向，而我国气象数值模式多基于CPU架构开发(本文来源于《中国气象报》期刊2019-08-19）
赵彦茜,肖登攀,柏会子[2]（2019）在《CMIP5气候模式对中国未来气候变化的预估和应用》一文中研究指出气候模式是研究气候系统和气候变化的有力工具,其模拟结果是进行气候预测和气候变化风险评估的重要数据基础。随着全球气候变暖速度加快,地表生态环境、水文动态循环过程、社会经济发展等都受到其影响,进而影响到人类的生产和生活。利用气候模式对未来气候变化特征进行评估和预测,可为人类调整发展策略以适应气候变化提供科学依据。通过汇总CMIP5(Coupled Model Intercomparison Project Phase 5)模式在气候变化方面的相关研究,综述了CMIP5气候模式在农业生产、水文动态监控以及其他领域中的应用,最后指出了CMIP5气候模式在模拟预估未来气候变化上存在的不足,并展望了CMIP5气候模式在未来的应用。(本文来源于《气象科技》期刊2019年04期）
肖洒,魏敏,邓帅,徐达,张晨琛[3]（2019）在《基于GPU-OpenACC的气候模式加速优化研究》一文中研究指出为使数值模式适应异构架构在高性能计算领域的快速发展趋势,本文基于OpenACC语言,对气候模式BCC_AGCM3.0中动力框架叁段程序段进行GPU加速优化试验。通过异步执行设置、循环内移、数据管理及向量参数化配置等方式,对模式中计算密集部分程序段进行GPU加速并行化,并进行了优化运行效率对比及正确性验证。试验结果表明,BCC_AGCM3.0模式中叁段程序段GPU加速后效率提升均在3倍以上,BCC_AGCM气候模式全球涡度均方根相对误差控制在一定范围之内。加速方法及策略对于数值天气气候模式在异构环境下的移植与优化具有一定参考价值。(本文来源于《气象》期刊2019年07期）
马佳培,李弘毅,王建,邵东航[4]（2019）在《面向寒区水文模拟的区域气候模式降水订正方法对比》一文中研究指出使用区域气候模式降水驱动水文模型是提高站点稀少地区水文模拟精度的一种重要思路。如何根据地面台站观测对区域气候模式降水数据进行误差订正,一直都是寒区水文研究的热点问题。然而,目前尚无系统研究对比不同降水订正方案并评估其对寒区水文模拟的影响。因此,对比了两种主流的区域气候模式降水订正方法:概率密度匹配法和最优插值法,以2004～2009年为研究时间段,评估了两者在玛纳斯河流域的表现。结果发现:在统计意义上两种方法各有优劣。概率密度匹配法对中低值降水的订正结果良好,年平均降水的空间分布也更合理,但对高降水值的订正结果不稳定,且相关系数和均方根误差没有改善。订正前,模式降水与台站观测降水的相关系数为0.37,均方根误差2.80 mm/d,订正后的相关系数为0.36,均方根误差为2.70 mm/d。最优插值法对相关系数和均方根误差改善显着,订正后分别为0.85和1.46 mm/d,但空间分布相比订正前改善不明显,且会得到更多的微小降水。将订正前后的降水数据分别驱动水文模型,在使用同一套率定参数的情况下,概率密度匹配法订正的降水对径流模拟的改善微弱,纳什效率系数仅从0.63提高至0.65,而最优插值法则对降水的订正更加有效,订正后的降水模拟的径流纳什效率系数提高至0.71。本研究有助于解决寒区水文模拟中降水数据的质量优化问题,提高寒区水文的模拟精度。(本文来源于《遥感技术与应用》期刊2019年03期）
李熠,买苗[5]（2019）在《基于全球及区域气候模式的江苏省降水变化趋势预估》一文中研究指出利用气象观测资料,8个全球耦合气候系统模式的集合平均以及区域气候模式(RegCM4)的结果,通过方差分析、相关分析、趋势分析、扰动法等方法对模式性能进行了评估,并对江苏省在未来RCP8.5高端排放情景下降水的变化趋势进行了预估。结果表明,在RCP8.5情景下,至2020、2030和2050年,全球模式模拟的江苏省年平均降水在未来有逐渐增加的趋势,线性增加率约为7 mm/(10 a)。至2050年,江苏省年平均降水量将增加2%左右;区域模式模拟的年平均降水在未来线性增加率为1.5 mm/(10 a),变化不显着。区域模式模拟的夏季降水在未来有所增加,最多可增加20%～30%,但增幅随时间逐渐减小;全球模式模拟的夏季降水比现在有所减少,至2050年,减少了大约10%。区域模式模拟的冬季降水在未来不同时间段均比现在有所减少,同现在相比,最多可减少30%～40%;而全球模式模拟的冬季降水在未来则是先减少,后增加,至2050年,比现在大约增加10%。对于不同季节,总体而言,南部地区降水量的变化较北部地区显着。对于极端降水事件来说,江苏省未来小雨日数将减少,而暴雨日数则微弱增加。但由于全球模式本身的性能、区域模式对全球模式的依赖性以及温室气体排放的不确定性使上述预估结果仍具有不确定性。(本文来源于《大气科学学报》期刊2019年03期）
王波,李永生,赵佳莹,班晋[6]（2019）在《多国气候模式预测黑龙江省汛期降水的应用研究》一文中研究指出为了评估季节气候模式及多模式集合对黑龙江省汛期降水的跨季节预测能力,最终提高黑龙江省汛期气候预测准确率。基于1983—2017年中、美、欧3种季节气候模式的资料,将多模式集合预报技术应用于黑龙江省汛期降水预测,采用距平相关系数(ACC)、趋势异常综合检验(Ps)评估、分级评分(Pg)评估和距平符号一致率(Pc)4种定量评估方法全面评估了上述3种季节气候模式及多模式集合对黑龙江省汛期降水的跨季节预测能力,并最终给出适合于黑龙江省汛期降水的客观预测方法。结果表明:各家模式对黑龙江省汛期降水有一定的跨季节预报能力,但对于降水趋势的异常量级预测能力相对较差。各家模式预测评分比较来看,EC模式预测评分相对更好,在预测业务中可以重点考虑;多模式超级集合预测评分高于日常业务质量评分和多模式等权集合平均的预测评分,可以在汛期气候预测中参考。(本文来源于《中国农学通报》期刊2019年15期）
刘袁[7]（2019）在《基于层次张量的气候模式数据组织和压缩方法研究》一文中研究指出气候模式数据是地学研究的基础性数据,具有海量性、高维性以及结构敏感等特性。随着现代全球地理变化技术的不断提升,全球系统的不断加强和更新,模式数据迅速累积,长时段气候模式数据管理和压缩成为模式数据分析和引用的关键难点之一。当前模式数据的增长速度已经远超存储规模的增长速度,使得常见的模式数据压缩方法日渐趋于极限。对气候模式数据的有损压缩研究日渐成为地理模式基础计算与分析架构研究的前沿和热点。然而如何构建特征保持的、可以支撑数据持续追加更新且能高效的支撑计算的模式数据有损压缩方法仍是本领域的难点问题。张量保持数据原始结构的同时,具有多变量、多维度的统一表达的特性,常用于表达高维数据。层次张量分解具有树状的层次结构,在计算机数据存储与检索中具有优势,可以很好地实现模式数据的持续追加和压缩,为模式数据的动态压缩提供优越的数学工具。然而现有的层次张量分解模型很难在分解过程中保持压缩误差的一致性,导致对长时序模式数据压缩时误差的波动性,从而影响了基于模式数据的计算与分析(如趋势计算等)的精度。因此,需要构建误差稳定的层次张量模式数据压缩模型。本文基于气候模式数据时空特征以及层次张量分解理论,研究了基于信息量的模式数据特征检测与分块策略的数据组织方法;提出了多约束条件下基于层次张量分解的有损压缩的研究思路;为特征敏感性的气候模式数据构建误差恒定的气候模式数据压缩策略,并建立了数据误差评价机制。在此基础上以全球气候模式数据T(温度)/U(经向风)变量为例,对气候数据进行压缩试验以及误差分布分析。为突出本文方法在数据误差稳定性等方面的优势,与当前主流有损压缩算法进行对比分析。最后构建基于层次张量的气候模式数据压缩管理系统,实现对气候模式数据的压缩存储。本文的研究工作主要包括以下几个方面:(1)基于特征检测的气候模式数据分块组织。根据气候模式时空维度特性,基于各个维度信息熵进行计算,分别通过相似性、均衡性、最大信息量的特征统计进行数据特征管理,判断数据重组条件,构建考虑信息熵以及计算机存储能力的数据分块策略,实现了基于数据多维特征的模式数据组织框架。(2)多约束条件下的气候模式数据自适应压缩。基于层次张量分解理论,构建时间约束与压缩参数数据模型,实现了压缩参数的可控制性;构建压缩参数与数据误差关系模型,建立了对气候模式数据时间-参数-误差相互关联函数,从而实现了误差可控的有损压缩数据管理与存储。(3)气候模式数据误差评价分析。研究气候模式数据误差评价分析理论。基于不同数据分块策略,研究不同数据块的压缩时间和误差分布特征。将时间维度分层,对数据误差稳定性以及趋势进行分析,实现了气候模式数据误差评价分析机制。本文基于数学张量理论以及数据特征分布,定义气候模式分块张量的数据组织存储模式,通过张量分解理论,对气候模式单变量和多变量数据的分块数据管理以及误差可控的数据分析,对于长时段模式模拟时误差累积带来的数据信息挖掘具有一定的参考意义。(本文来源于《南京师范大学》期刊2019-05-17）
周心河,熊喆[8]（2019）在《区域气候模式不同积云对流参数化方案对新疆气候模拟的影响研究》一文中研究指出使用NCEP-FNL全球分析资料作为WRF模式的初始场和边界场,利用该模式中7种积云对流参数化方案对新疆地区进行2006年10月1日至2008年3月1日的模拟积分试验,重点考察模式在水平分辨率为10 km下不同积云对流参数化方案对新疆地区气象要素模拟的敏感性。结果表明:1)采用7种积云对流参数化方案的模式都能较好地模拟出年、雨季总降水量、平均温度的空间分布及大气的垂直结构。2)对于不同区域来说,采用各种积云对流参数化方案的模式都能模拟出候降水及候平均温度随时间演变,模式候降水与观测的相关系数在0.20～0.85之间,而候平均温度与观测的相关系数在0.98以上。对于整个新疆地区来说,采用各方案模式模拟的低层偏干偏冷,大气层结较稳定导致降水较观测偏少,而其中天山地区模式模拟的低层较观测偏湿偏暖,大气层结偏向不稳定导致降水偏多。3)采用新的Grell和Kain-Fritsch(newEta)方案模式模拟的效果综合来看较好。因此利用WRF模式开展新疆地区数值模拟研究时应该考虑不同积云对流参数化方案适用范围。(本文来源于《气候与环境研究》期刊2019年02期）
周雅爽[9]（2019）在《基于WRF区域气候模式的粤港澳大湾区资源利用研究》一文中研究指出二十世纪以来,全球气候变化受到越来越多人的重视,主要表现为气候变暖。基于此,国内外众多学者做了大量研究并取得了一系列的成果。本文在这些研究成果的基础上,以粤港澳大湾区气候与资源利用为研究对象,利用WRF模式对区域气候进行数值模拟,另外研究了气象因子对资源利用的影响,并在其影响下对资源利用指标进行预测,与单一历史数据预测结果进行对比,弥补了当前相关研究中存在的不足。经过对近几十年来粤港澳大湾区气候现状分析,发现粤港澳各区域气候变化与全球气候变化具有同步性,这种气候变化对城市资源利用有显着影响。本文选取了平均温度、平均风速、平均相对湿度、光照时数等气候指标,选取了用电量、用水量、能源消费总量等能源资源利用指标进行分析。分析结果显示,气候变化对资源利用有较为显着的影响,利用相关气象因子对资源利用指标进行预测会使预测精度有所提高。此研究为国家有关部门的能源资源的调度提供参考,在实际生产和生活中有一定的现实意义。本文首先研究粤港澳大湾区气候及资源利用现状,并利用WRF区域气候模式对区域部分气象因子进行模拟;然后选取资源利用及气象指标,并通过平稳性检验、协整性检验及格兰杰因果分析研究粤港澳大湾区主要城市资源利用及气象因子之间的协整及因果关系;接着运用机器学习中的模型算法对资源利用指标进行分析和预测,对单一资源利用历史数据预测结果与加入气象因子的预测结果进行对比;最后设计并实现气候与资源利用分析系统,将以上研究成果可视化展示。(本文来源于《华北电力大学(北京)》期刊2019-03-01）
熊智林[10]（2019）在《区域气候模式下京津冀雾霾模拟及其成因研究》一文中研究指出京津冀区域工业化和城市化发展,每年消耗了大量的化石燃料资源,火电厂及重污染企业排放大量的烟(粉)尘、S0_2、NO_x等,是雾霾污染的主要组成成分。近年来,国家和各级政府也逐渐加强了对空气质量的重视程度,出台了一系列的政策法规,如发布《大气污染防治行动计划》(大气十条),期间中国的空气质量也得到了显着的改善。但大气环境面临的形势仍然严峻,尤其是京津冀区域,依然是雾霾的多发地,需要在大气污染治理和经济发展之间找准平衡点。本文对空气质量的历史数据进行分析,并利用WRF模型对京津冀区域的雾霾进行模拟,进而分析雾霾的成因。设计并实现了区域大气环境模拟分析系统,对监测数据及模拟结果进行可视化分析,为区域污染研究提供支持。具体的研究内容如下:(1)空气质量数据和气象同化资料数据库的建立:通过多种渠道搜集了包括全国1500个气象站点,包含AQI、PM_(2.5)、PM_(10)和S0_2等8种数据指标,时间跨度从2000年至今的逐小时空气质量数据。同时下载了从1979年开始30余年的ERA同化资料,数据量达到10余TB。并根据这些数据建立了相应的数据库,为后续的数据模拟和平台搭建奠定了数据基础。(2)京津冀区域PM_(2.5)时空分布特征分析:对《大气污染防治行动计划》发布以来，2014年至2018年10月的京津冀区域PM_(2.5)气象站点监测数据进行详细分析。从日均浓度分布、污染天数年变化、日均指数月变化趋势和重度污染天数等方面,分析京津冀区域雾霾污染的分布特征。(3)京津冀区域火电厂水蒸气及烟尘排放分析:使用国家统计局公布的火电厂装机容量和发电量数据,对京津冀区域单位时间内火电厂水蒸气排放量进行计算。并对火电厂除尘设备进行归类,统计各种除尘设备的烟尘和PM_(2.5)过滤效率,从而分析出京津冀区域燃煤火电厂年度烟尘排放总量情况。(4)构建WRF-Chem模拟参数化方案:通过对空气质量模型的发展历程进行分析,并结合京津冀区域的特点,选定了模拟的研究区域和对应的参数化方案,构建了 WRF-Chem模拟的人为排放源清单。(5)京津冀区域雾霾模拟结果及成因分析:对雾霾模拟的结果进行数据后处理,提取相关的污染物指标,并进行可视化分析。首先对模拟的结果与监测值进行对比,验证结果的可信度。其次,结合京津冀区域的地理和气候特征,详细分析2016年12月的一次持续重度污染过程,并对雾霾的成因进行分析。(6)区域大气环境模拟分析系统开发:以本文前期搜集和模拟的数据结果为数据支撑,使用相关的计算机图形处理技术,对京津冀区域空气质量历史数据和模拟结果进行可视化分析展示,实现雾霾模拟输入文件的预处理工作,为气象研究人员和政府机构提供相关的计算机辅助支持。(本文来源于《华北电力大学(北京)》期刊2019-03-01）
气候模式论文开题报告
（1）论文研究背景及目的
此处内容要求：
首先简单简介论文所研究问题的基本概念和背景，再而简单明了地指出论文所要研究解决的具体问题，并提出你的论文准备的观点或解决方法。
写法范例：
气候模式是研究气候系统和气候变化的有力工具,其模拟结果是进行气候预测和气候变化风险评估的重要数据基础。随着全球气候变暖速度加快,地表生态环境、水文动态循环过程、社会经济发展等都受到其影响,进而影响到人类的生产和生活。利用气候模式对未来气候变化特征进行评估和预测,可为人类调整发展策略以适应气候变化提供科学依据。通过汇总CMIP5(Coupled Model Intercomparison Project Phase 5)模式在气候变化方面的相关研究,综述了CMIP5气候模式在农业生产、水文动态监控以及其他领域中的应用,最后指出了CMIP5气候模式在模拟预估未来气候变化上存在的不足,并展望了CMIP5气候模式在未来的应用。
（2）本文研究方法
调查法：该方法是有目的、有系统的搜集有关研究对象的具体信息。
观察法：用自己的感官和辅助工具直接观察研究对象从而得到有关信息。
实验法：通过主支变革、控制研究对象来发现与确认事物间的因果关系。
文献研究法：通过调查文献来获得资料，从而全面的、正确的了解掌握研究方法。
实证研究法：依据现有的科学理论和实践的需要提出设计。
定性分析法：对研究对象进行“质”的方面的研究，这个方法需要计算的数据较少。
定量分析法：通过具体的数字，使人们对研究对象的认识进一步精确化。
跨学科研究法：运用多学科的理论、方法和成果从整体上对某一课题进行研究。
功能分析法：这是社会科学用来分析社会现象的一种方法，从某一功能出发研究多个方面的影响。
模拟法：通过创设一个与原型相似的模型来间接研究原型某种特性的一种形容方法。
气候模式论文参考文献
[1].刘钊.探索数值模式移植优化之路[N].中国气象报.2019
[2].赵彦茜,肖登攀,柏会子.CMIP5气候模式对中国未来气候变化的预估和应用[J].气象科技.2019
[3].肖洒,魏敏,邓帅,徐达,张晨琛.基于GPU-OpenACC的气候模式加速优化研究[J].气象.2019
[4].马佳培,李弘毅,王建,邵东航.面向寒区水文模拟的区域气候模式降水订正方法对比[J].遥感技术与应用.2019
[5].李熠,买苗.基于全球及区域气候模式的江苏省降水变化趋势预估[J].大气科学学报.2019
[6].王波,李永生,赵佳莹,班晋.多国气候模式预测黑龙江省汛期降水的应用研究[J].中国农学通报.2019
[7].刘袁.基于层次张量的气候模式数据组织和压缩方法研究[D].南京师范大学.2019
[8].周心河,熊喆.区域气候模式不同积云对流参数化方案对新疆气候模拟的影响研究[J].气候与环境研究.2019
[9].周雅爽.基于WRF区域气候模式的粤港澳大湾区资源利用研究[D].华北电力大学(北京).2019
[10].熊智林.区域气候模式下京津冀雾霾模拟及其成因研究[D].华北电力大学(北京).2019
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