2009年-世界发展银行全球_Forecasting_Local_Climate_for_Policy_Analysis___A_Pilot_Application_for_Ethiopia_23页_415kb

详细总结：《用于政策分析的本地气候预测：埃塞俄比亚试点应用》

核心内容

本文介绍了一种用于本地气候预测的方法，该方法结合历史气象站和卫星数据，以及全球气候模型（GCMs）的未来气候预测，为政策制定者和规划者提供易于理解的气候预测图形。该方法通过整合多个GCMs的预测结果，生成一个九种可能未来气候模式的矩阵，并为每种模式分配相应的概率。这种方法不依赖于地理尺度，适用于国家、区域或子国家层面。

主要观点

• 方法目的：为政策分析提供清晰、直观的本地气候预测工具，帮助决策者理解未来气候模式的变化及其对经济和社会的影响。
• 数据来源：历史数据来自CRU（1961-2000），未来预测数据来自8个GCMs（1961-2100）。
• 方法步骤：
  1. GCM可靠性权重分配：根据GCMs在历史数据（CRU）上的“拟合度”（R²）分配权重，以区分不同模型的预测可信度。
  2. 建立预测基准：对每个网格单元（约50km×50km）使用1980-2000年的数据建立基准，选择最代表性的年度气候模式。
  3. 生成基准年度预测比值：将每个GCM的未来预测数据与基准数据进行比较，生成比值数据集。
  4. 计算GCM基于历史数据的预测：将未来预测比值乘以基准数据，以保留相对变化并应用于实际历史起点。
  5. 划分未来时间段：将21世纪划分为两个50年时间段（2001-2050和2051-2100）以提供清晰的预测模板。
  6. 划分气候数据为等级：将温度和降水数据分为低、中、高三个等级，构建九个气候模式的矩阵。
  7. 选择代表性未来月度预测：基于加权的偏差计算，选择最能代表未来气候模式的月度序列。
  8. 构建分析表格：每个网格单元包含过去、近期和远期三个时间段的九个气候模式概率，以及对应的月度气候序列。

关键信息

• 数据集规模：埃塞俄比亚被划分为372个网格单元，每个单元包含178,560个历史观测数据（1961-2000）。
• 预测时间段：1960-2000（历史）、2001-2050（近期）、2051-2100（远期）。
• GCMs及其R²拟合度：
  • GISSA（R² = 0.50）
  • GFDL（R² = 0.38）
  • CCCMA（R² = 0.37）
  • UKMOHAD（R² = 0.34）
  • MIROC（R² = 0.33）
  • MIUBE（R² = 0.15）
  • INM（R² = 0.12）
  • IPSL（R² = 0.10）
• 预测结果示例：
  • 南方埃塞俄比亚：未来降水仍保持低水平，但季节分布向前移动约两个月；气温上升约2°C，但季节差异较大。
  • 中部埃塞俄比亚：降水分布相对均衡，但季节性变化显著；气温略有上升，但仍低于历史水平。
  • 东部埃塞俄比亚：与南方类似，降水低且季节性分布变化明显。
  • 西部埃塞俄比亚：降水季节性分布呈现单峰模式，气温上升趋势显著。

方法优势

• 可扩展性：适用于任何国家和任何数量的GCMs，不依赖于地理尺度。
• 实用性：通过图形化方式呈现复杂数据，便于政策制定者和规划者理解。
• 不确定性处理：通过R²拟合度和加权方法，量化不同模型的预测不确定性。

结论

该方法能够将复杂的全球气候模型预测转化为直观的本地气候模式预测，为政策分析提供重要的支持。它不仅适用于埃塞俄比亚，还可推广至其他国家，为适应气候变化的政策制定提供科学依据。

图表说明

• 图1：展示了埃塞俄比亚五个地区的月度温度和降水历史数据。
• 图2：显示了8个GCMs与CRU数据的拟合度（R²）比较。
• 图3-6：展示了埃塞俄比亚不同地区的当前与未来气候预测结果，包括降水和温度的变化趋势及季节分布。
• 图7：九细胞矩阵展示了气候模式的变化，便于比较不同时间段的气候特征。

研究背景

本研究是世界银行“适应气候变化的经济分析”项目的一部分，由世界银行牵头，英国、荷兰和瑞士政府资助。研究目的是提高援助政策的有效性，以应对气候变化带来的挑战。更多相关信息和论文可访问 http://WorldBank.org/Environment/EACC。