一种基于信息熵的气候模式评估和偏差校正方法技术

本发明专利技术公开了一种基于信息熵的气候模式评估和偏差校正方法，包括如下步骤：根据实际需求，选取各气候模型的气候评估结果以及气候测量结果；计算所述各气候模型与所述测量结果的信息熵、互信息；获得VI和RVI图；评估气候模型的优劣；选取n个评估结果较好的气候评估模型构建多模式集合预报系统；用最小二乘法进行结果校正。本发明专利技术以多气候模式的输出数据为自变量，构建了多气候模式输出数据的偏差校正模型，在实现气候模式评估的同时，进一步校正评估结果，有利于精准预测未来的气候情景。

A method of climate model assessment and deviation correction based on information entropy

【技术实现步骤摘要】
一种基于信息熵的气候模式评估和偏差校正方法
本专利技术涉及多气候模式输出数据的不确定性评估方法领域，尤其涉及一种基于信息熵的气候模式评估和偏差校正方法。
技术介绍
长江源区作为北半球气候变化的主要启动区和调节区的青藏高原的重要组成部分，对我国东部、西南部的生态环境和社会经济发展产生巨大影响，同时也是我国生态系统最为特殊和脆弱的地区之一。在全球变化的影响下，长江源区气候暖干化趋势明显，冰川退缩、冻土退化，湖泊、河滩沼泽型湿地趋向疏干化发展。目前江河源区的生态环境正面临着有史以来最为严重的恶化趋势，已经受到事前所未有的重视。为了应对气候变化可能带来的变化，有必要认清这些流域气候变化的趋势，评估气候变化影响，其首要条件就是获得更详细的区域气候信息。气候模式是高度复杂的计算机程序，是科学与技术结合的产物，是人类关于其后系统的原理性认知的集大成者，能够被用来模拟或再现地球气候的绝大多数宏观特征。气候模式输出数据可以用于对未来的气候变化情况进行定量预估，如：模式输出的降雨气温等长期预估数据，已经成为认识气候变化、分析和评估气候变化对水资源及生态环境本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于信息熵的气候模式评估和偏差校正方法，其特征在于，包括如下步骤：/n步骤1、根据实际需求，选取各气候模型的气候评估结果以及气候测量结果；/n步骤2、计算所述各气候模型与所述测量结果的信息熵、互信息；/n步骤3、获得VI和RVI图；/n步骤4、评估气候模型的优劣；/n步骤5、选取n个评估结果较好的气候评估模型构建多模式集合预报系统；/n步骤6、用最小二乘法进行结果校正。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于信息熵的气候模式评估和偏差校正方法，其特征在于，包括如下步骤：
步骤1、根据实际需求，选取各气候模型的气候评估结果以及气候测量结果；
步骤2、计算所述各气候模型与所述测量结果的信息熵、互信息；
步骤3、获得VI和RVI图；
步骤4、评估气候模型的优劣；
步骤5、选取n个评估结果较好的气候评估模型构建多模式集合预报系统；
步骤6、用最小二乘法进行结果校正。


2.如权利要求1所述的基于信息熵的气候模式评估和偏差校正方法，其特征在于，所述步骤2中，所述信息熵为：



其中，p(xi)为参考分布X中某一事件xi的出现概率，n为参考分布X中包含的事件数。


3.如权利要求1所述的基于信息熵的气候模式评估和偏差校正方法，其特征在于，所述步骤2中，模型Y与参考分布X之间的互信息定义为：



其中，p(x,y)为模型与参考分布的联合概率。pX(x)和pY(y)分别是参考分布X和模型Y的边际概率。


4.如权利要求1所述的基于信息熵的气候模式评估和偏差校正方法，其特征在于，所述步骤3中，所述VI图为模型与参考分布之间的信息差异图，其中VI定义为：
VI(X,Y)＝H(X)+H(Y)-2I(X；Y)
其中，H(X)和H(Y)分别为参考分布X和模型Y的信息熵。


5.如权利要求1所述的基于信息熵的气候模式评估和偏差校正方法，其特征在于，所述步骤3中，所述RVI图为基于RVI的归一化的互信息图，其中









其中基...

【专利技术属性】
技术研发人员：宁理科，占车生，
申请(专利权)人：中国科学院地理科学与资源研究所，
类型：发明
国别省市：北京;11