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user: 4. 统计将尺度方法面临的问题与挑战 近年来，针对统计降尺度方法开展了大量的研究，一方面新的方法不断涌现，特别是随着RCMs的发展，统计降尺度已从相对复杂的PP方法逐渐向简单的MOS方法转变，另一方面MOS方法从简单向复杂方向发展，最先的MOS方法仅考虑对气候模式输出变量均值的校正，而最新的方法不仅考虑对均值的偏差校正，还考虑分布、年际变异性、变量间相关性等方面偏差的校正。所有降尺度方法均基于一定的假设，当假设条件不满足时便无法达到预期效果；同时，由于各方法均只考虑了气候模式输出变量某一方面的偏差(具有不同的侧重点)，一种方法不可能适用于任何气候变化影响研究。统计降尺度方法的研究与应用还面临着诸多的问题与挑战，以下将综述统计降尺度方法的主要问题与挑战，并提出未来研究思路。 4.1. 预报因子与预报变量间相关性 基于回归的PP降尺度方法，其表现依赖于大气环流因子与站点或区域尺度气象要素之间的相关关系。站点或区域尺度气温与大尺度环流因子间往往具有较高的相关性，因此基于回归方法能较好的降尺度气温。然而站点或区域降水与大气环流因子间相关性较弱，因此该方法往往低估了降水的方差。表现在特定的模型方面，SDSM是统计降尺度模型的代表，在全球不同国家和地区得到了广泛的应用。该模型通过计算大气环流因子与站点降水或气温间的偏相关系数选择合适的预报因子。降尺度气温时，预报因子的方差解释率可以达到80%，而对降水进行降尺度时，方差解释率往往低于40% (Wilby等，2002a) [ 11 ] ，导致降尺度后的降水在均值和方差方面都存在较大的偏差。SDSM采用偏差校正和方差放大的方法保证降尺度后降水在率定期与观测数据具有相同的均值和方差。Chen等(2012a， 2014a) [ 21 ] [ 28 ] 采用方差解释率、均值和标准差的相对误差等验证指标，从GCMs、不同空间分辨率的RCMs和站点等尺度上系统评估了基于线性回归的统计降尺度方法在北美地区的可靠性。研究指出，无论使用GCMs还是不同空间分辨率的RCM的输出变量作为预报因子均不能很好地获得格点和站点尺度的降水序列，但使用RCMs预报因子可以在一定程度上提高降水的模拟精度，并且预报精度随RCMs空间分辨率的提升而提高。当使用NCEP再分析数据作为预报因子降尺度站点降水时，所有站点各季节方差解释率均低于40%，当使用空间分辨率为45 km的RCM输出变量作为预报因子时能略微提高降尺度降水的精度，但方差解释率仍低于50%，提高RCM空间分辨率到15 km能进一步提高降尺度的表现，部分站点冬季降水的方差解释率超过50%。据此，进一步提高RCM的空间分辨率，线性回归统计降尺度的表现有望进一步提高。然而，当RCM空间分辨率达到15 km时，其输出的降水和气温等气象要输可以直接用于驱动水文模型评估气候变化背景下径流的响应，进而越过统计降尺度过程(Arsenault和Brissette，2014) [ 67 ] 。同时，PP方法在历史时段使用再分析数据校准统计降尺度模型，然后将校准后的模型用于未来时段GCMs模拟的大气环流因子，但需要注意的是再分析数据与GCMs数据具有不同的来源，前者源于观测数据同化，而后者源于物理属性的模型，通过同化数据率定的降尺度模型难以保证对气候模式输出变量的适用性，这也是PP降尺度方法所面临的问题。 4.2. 气候模型输出变量偏差非一致性 MOS偏差校正方法均基于气候模式输出变量偏差一致性的假设，即气候模式输出变量在历史和未来时段具有相同的偏差。但部分研究想当然的认为气候模式偏差具有一致性。仅有少量研究(Piani等，2010；Terink等，2010；Maraun，2012；Teutschbein和Seibert，2013) [ 41 ] [ 45 ] [ 65 ] [ 68 ] 通过评估偏差校正方法在气候变化情景生成中的表现，检验上述假设的合理性。如，Teutschbein 和Seibert (2013) [ 45 ] 通过将历史观测数据划分为具有明显差异的两个时段，在第一时段校准偏差校正方法后，通过观测偏差校正方法在第二时段的表现来判断气候模型输出偏差一致性假设，如果偏差校正方法在校准期表现较好，而在验证期表现明显降低，则说明气候模式偏差具有非一致性。该研究使用了6种不同的偏差校正方法，其结果表明，基于分布的方法其表现优于基于均值的方法，但所有方法在验证期的表现均明显下降。Maraun (2012) [ 65 ] 使用基于伪观测的方法验证了多个气候模型输出变量偏差一致性的假设性。该方法通过在历史时段选取一个气候模式作为参考模式(代表观测数据)，通过偏差校正方法校正其它气候模式输出变量的偏差，在未来时段通过检测偏差校正方法的效果以判断气候模式输出变量偏差在历史和未来两个时段的一致性。研究发现，气候模型输出变量偏差总体具有一致性，但仍然具有区域差异性。 在以上研究的基础上，Chen等(2015b) [ 69 ] 提出独立于降尺度过程、直接通过对比网格尺度观测数据与模拟数据偏差验证偏差一致性假设的方法。该方法将长时段的历史观测数据划分为两个时段，在各时段分别计算观测和模式数据统计量的差异，将其定义为模式偏差，通过对比各时段模式输出变量偏差的差异，检验偏差一致性假设，同时比较两历史时段偏差的差异与气候模式预估的未来时段气候变化信号(历史与未来时段的差异)来探讨偏差非一致性对气候变化情景生成的影响。该研究表明：气候模式输出的气温数据基本满足偏差一致性的假设，两历史时段偏差差异显著小于未来气候变化信号；而输出降水的偏差具有非一致性，两个相邻历史时段偏差的差异可以与未来气候变化信号相比拟。作者进一步指出，降水偏差非一致性主要是由于气候内部变异所引起的。在大气运动中，气候是一个典型的非平稳系统，即使没有人为气候变化的影响，气候本身也有变化的趋势，即气候系统的内部变异。因此，评估和验证偏差校正方法表现时需要考虑偏差非一致性的影响。基于此，Chen等(2016) [ 46 ] 提出以气候内部变异为基准，评估偏差校正方法在气候变化对径流影响评估中的适用性。该方法将气候模式的偏差(或偏差校正后气候变量残留的偏差)表达为气候内部变异的函数，偏差校正后气候变量所残留的偏差如果在气候内部变异的范围内，则认为偏差校正方法表现较好，残留偏差是由于气候内部变异所引起的，该研究通过气候模式多成员集合估算气候内部变异。通过对比不同复杂程度的偏差校正方法，作者发现复杂的方法在径流响应评估中没有明显的优势，这一改认为复杂方法优于简单方法的传统观念，这主要是由于以往没有考虑气候内部变异的影响。降尺度方法的表现受气候内部变异和气候敏感性的双重影响，目前对气候敏感性的研究较多，由于受观测数据长度和完整性的影响，目前关于气候内部变异对降尺度的影响研究明显不足。随着气候模式的发展，气候模式多成员集合可以较好的模拟气候内部变异(Deser等，2012a，2012b；Risbey等，2014；Mehrotra等，2014；Wuebbles等，2014) [ 70 ] - [ 74 ] ，在此基础上，建议在对降尺度方法研究中在考虑气候敏感性的同时，进一步考虑气候内部变异的影响。 4.3. 变量间与站点间相关性 降尺度方法往往独立地针对各气候变量，而没有考虑变量间的相关性。如：MOS偏差校正方法均独立地校正各模拟气候变量自身统计量的偏差，而忽略了对变量间相关性的校正。相关研究表明：气候模式输出变量不仅在统计量方面存在偏差，在变量间相关性方面也具有较大的偏差(Chen等2014d；Li等，2014) [ 49 ] [ 75 ] 。气候变量间相关性对径流模拟具有重要的影响，特别是对以降雪为主导的北方流域和干旱区流域尤为显著，如气温决定降水以何种状态(降雨或降雪)发生和流域冬季积雪的融化(时间和融量)；而降水影响土壤含水量，并与温度共同作用于蒸散过程，从而影响流域径流形成(Li等，2014) [ 49 ] 。近年来，针对气候模式输出变量间相关性的校正已逐步引起了学者们的重视，少量研究对此进行了初步的尝试，如Piani和Haerter (2012) [ 76 ] 采用两维变差法校正降水与气温间的相关性，该方法首先使用quantile-mapping法校正气候模式输出气温的累积分布，然后将降水-气温数据对划分为若干区间，在气温的每一区间校正降水量。Li等(2014) [ 49 ] 通过构建降水与气温间的二维联合分布函数校正气候模式输出的月降水量和月平均气温间的相关性。以上方法均局限于两变量间相关性的校正，而径流的形成往往基于多个气候变量，目前尚无对多变量间相关性校正的方法。变量间相关性的建立可以基于以下两种研究思路：① 建立变量间的联合分布函数(如：Copula联合分布函数)，该方法在偏差校正方法中首先建立降水、气温等气象要素的多维联合分布函数，然后基于该函数逐步对降水和气温等气象要素进行偏差校正；② 首先采用常规降尺度方法生成独立的多变量气候变化情景，然后依据观测气候变量间的固有相关性，采用统计方法(如：自由分布法)重建变量间的相关性。 常用降尺度方法均只针对于单一站点或流域平均气候变量，而没有考虑各气候变量站点间空间相关性，因此只能产生单一站点或流域平均气候变化情景，难以与分布式水文模型相结合评估气候变化对流域径流影响的空间变异性。特别是基于单站点SWG的统计降尺度方法是在随机数字模型的基础上发展而成，因此其不能产生具有站点间固有相关性的气候变化情景。原则上站点间相关性的建立可以通过以上提到的关于变量间相关性建立的方法(建立站点间多维联合分布函数或采用自由分布法重建站点间相关性)予以实现，然而由于降水数据的非连续性(降水日与非降水日的交叉分布)增加了建立空间相关性的难度，如采用自由分布法重建站点间秩相关可能会改变降水的连续干湿频率。发展基于多站点SWG的统计降尺度方法是同步产生多站点气候变化情景的有效途径之一，该方法首先需要建立多站点SWG。如前所述，目前对多站点SWG已进行了一系列的研究，多个多站点SWG得以开发，如GiST、RMAWGEN、TSWG和MulGETS，其中由Chen等(2014c) [ 63 ] 开发的MulGETS是应用最为广泛的多站点SWG之一。该模型是单站点SWG的延伸，即采用时间上独立、空间上相关的多站点随机数序列运行单站点SWG，从而实现站点间相关性的构建。该思想最先由Wilks于1998年提出，但对于降水来说，多站点随机数序列之间的相关性需要高于多站点降水序列的相关性才能使新产生的多站点降水序列具有与观测降水序列相似的相关性，但事先并无法获知多站点随机数序列间相关性要高出多少。Wilks (1998) [ 33 ] 采用经验曲线的方法确定多站点随机数序列的相关性，然而该方法计算量庞大，难以在实际中应用。Brissette等(2007) [ 77 ] 对该方法进行了改进，采用逐步增大相关系数的优化方法确定随机数序列的相关性，大大提高了运算效率。在此基础上，Chen等(2014c) [ 63 ] 进一步改进了降水的生成方法，并增加了多站点温度生成模块，构建了MulGETS模型。使用气候模式模拟的气候变化信号调整MulGETS的参数可以产生多站点气候变化情景。目前对于MulGETS等多站点SWG参数的调整已进行了初步的研究，还有待进一步深入，特别是降水转移概率参数的调整是研究的难点。 4.4. 降尺度方法的不确定性 气候变化的影响评估涉及到多种模型(如：气候模式和水文模型)和多个技术环节(如：时空降尺度)。要完整地分析、描述气候变化的影响，不仅需要量化各模型的不确定性，还需要考虑各技术环节的不确定性。各模型和技术环节的不确定性层层累加最终反映在响应模型(如：水文模型)的输出中，作为决策者最直接的参考依据。气候变化对流域径流影响的不确定性评估是最为广泛的不确定性研究之一。其不确定性来源包括气候模式、温室气体排放情景(GHGES)、降尺度方法和水文模型等。不确定性问题贯穿于气候变化对径流影响评估始终，给研究者和决策者带来了更大的挑战。近年来，气候变化对径流影响的不确定性已引起了广泛关注。若干研究综合考虑了气候变化对流域径流影响的总体不确定性。如：Wilby和Harris (2006) [ 78 ] 在评估气候变化对英国Thames流域枯水径流影响时，采用非等权重的方法比较了包括GCMs、GHGES、降尺度方法、水文模型结构和参数在内的5种不确定性来源，该研究指出GCMs和降尺度方法是最大的不确定性来源，而GHGES和水文模型参数对不确定性贡献较小。与之相对应，Chen等(2011b) [ 79 ] 以加拿大——北方流域为研究对象，采用等权重概率分析方法，量化了包括GCMs、GHGES、气候内部变异、降尺度方法、水文模型结构和参数在内的6种不确定性来源在气候变化对径流影响评估中的不确定性；该研究总体上认同“气候模式是最大不确定性来源”的观点，但同时也指出其它不确定性来源在特定的水文变量上与气候模式具有相似的不确定性，特别是降尺度方法是仅次于气候模式的最大不确定性来源。 近年来，学者们对降尺度方法在气候变化对径流影响评估中的不确定性也开展了大量的研究(Mpelasoka和Chiew，2009；Chen等，2011a；Ebrahim等，2013；Ouyang等，2014) [ 40 ] [ 48 ] [ 80 ] [ 81 ] 。如，Chen等(2011a) [ 48 ] 比较了包括动力和统计降尺度在内的6种方法在加拿大北方流域径流影响评估中的不确定性，并与GCMs所引起的不确定性对比，该研究指出降尺度方法与气候模式具有相似大小的不确定性，在径流响应评估中应予以重点考虑，该结论被IPCC第五次评估报告(Cisneros等，2014) [ 82 ] 引用。基于单一降尺度方法的径流预测具有较大的风险，使用多方法集合是目前最常用的方法。采用多方法集合估算降尺度方法在气候变化对径流影响评估中所产生的不确定性其关键在于怎样组合各方法进行综合的评判。大多数研究均假设所有降尺度方法具有相同的表现，即给各方法分配相同的权重。缺乏一致的权重确定依据，难以联合多个评价指标也是采用等权重方法的依据(Chen等，2011b) [ 79 ] 。然而，另一种观点认为在历史阶段表现较好的降尺度方法在未来时段依然具有较好的表现，应根据其表现分配相应的权重，Wilby和Harris (2006) [ 78 ] 在其研究中根据降尺度方法在历史时段的表现分配相应的权重，采用蒙特卡罗法估算降尺度方法的不确定性。但对于是否应该赋予降尺度方法相应的权重以及采用权重法是否可以降低气候变化对径流影响评估中的不确定性，尚无定论。怎样集合多种降尺度方法准确预测流域径流的演变规律并估算降尺度方法对气候变化影响总体不确定性的贡献，特别是这种贡献随时间的演变规律也是亟待研究的科学问题。