干旱区气候变化下气候极值的多模型集合预测方法研究获进展

干旱区的气候极值的集合预测模型，对研究气候变化条件下新疆内陆干旱区出山口径流极端事件变化具有重要意义。目前，国内外已开展了较多研究，但多数停留在算术集合平均层面上，在如何科学动态分配各成员模型的权重研究方面仍然还比较薄弱。

针对上述科学问题，中国科学院新疆生态与地理研究所杨涛研究员率领团队成员，选择塔里木河流域为研究对象，尝试寻找极端异常天气事件与温带天气系统、极地冷气团和副热带天气系统下陆气相互作用、水汽输送、大气环流、ENSO异常的关联。在考虑分析水汽变量的自相关特征基础上，结合最新的贝叶斯滑动平均（Bayesian Moving Average）理论，分析了过去半个世纪塔河流域18个气候极值变量的时空变化规律，建立了基于多个GCMs模型的贝叶斯滑动平均集合预测方法，并对塔河流域未来90年的气候极值进行了预测分析。

检验结果表明：该方法优于气候极值的通用集合预测方法。同时，研究者利用该方法，在对气候变化敏感的青藏高原也进行了尝试，经过比较和检验，本方法具有较高的精度，具有一定的推广应用价值。上述研究已经发表在国际地学权威期刊J. Geophysical Research(链接地址)；

和Global and Planetary Change(链接）。该成果为进一步发展基于概率论框架的气候变化下干旱区洪水（干旱）极端事件的情景预测及不确定性分析方法，提供了重要的理论基础。