基于多模型耦合的气候变化模拟器原型——以鄱阳湖流域为例
文献类型：学位论文
| 作者 | 焦毅蒙 |
| 答辩日期 | 2023-06 |
| 文献子类 | 学术型学位 |
| 授予单位 | 中国科学院大学 |
| 授予地点 | 中国科学院地理科学与资源研究所 |
| 导师 | 岳天祥 ; 赵娜 |
| 关键词 | 高精度曲面建模 HASM RegCM4-NH HASM-HHL 量子气候模拟 |
| 学位名称 | 博士 |
| 学位专业 | 地图学与地理信息系统 |
| 英文摘要 | 对气候要素的时空变化模拟一直是地球表层系统模拟领域的重点研究内容。在全球变暖、极端事件频发的大背景下，粮食安全和生产、陆地和湿地生态系统、淡水资源和人类健康等方面都面临着前所未有的气候危机，全球不同区域气候适应相关政策的制定者对区域气候的详细科学规律认知需求更加迫切，科学界也更加渴望高精度、高分辨率的气候要素时空模拟手段来研究人类活动与自然系统的交互胁迫作用。不同于全球气候，区域气候由于地形、下垫面条件的不同，其变化更加敏感，时空变异性更强，因此对区域气候的高精度模拟也更加复杂，尤其是在精细时空尺度下，单一的模拟手段往往存在精度不足、算力需求旺盛、观测资料不能充分利用等客观缺点。 因此，本文在现有研究的基础上，以鄱阳湖流域为案例区，将我国学者原创的高精度曲面建模方法（HASM）与区域气候模式RegCM、深度学习超分辨率技术和量子计算等技术方法结合，充分利用各种技术手段的优势，解决使用单一方法进行区域气候模拟时存在的主要问题和弊端，构建区域气候变化高精度模拟的框架体系，形成区域气候变化模拟器的原型。主要研究内容和成果如下： （1）基于区域气候模式解决对区域气候进行长时间、高分辨率模拟时宏观背景场精度不足的问题。首先，采用区域气候模式RegCM的最新版本RegCM4-NH在3km空间分辨率下对鄱阳湖流域1980-2018年期间的历史气候进行模拟；其次，从时间和空间角度对RegCM4-NH模拟的气温和降水结果进行系统的评估。结果显示，RegCM4-NH的模拟结果与区域气候的观测记录在趋势上基本上保持了一致，但是存在着一定的误差，且气温的模拟结果要好于降水的模拟结果。 （2）基于HASM-ST方法解决区域气候模式RegCM4-NH存在的系统偏差问题和分辨率不足问题。首先，在传统的HASM方法基础上考虑气候数据的时空相关性提出了时空协同的高精度曲面建模方法（HASM-ST）；其次，分别使用传统HASM方法和HASM-ST方法，结合气象站点观测数据，对RegCM4-NH的模拟结果进行优化，提升其精度和空间分辨率；最后，对RegCM4-NH、HASM和HASM-ST方法的模拟结果进行系统评估。对日气温和月降水的模拟结果证明，HASM和HASM-ST方法都可以大幅降低RegCM4-NH模拟结果与观测记录之间的误差，但是HASM-ST相比于传统HASM方法可以进一步提升模拟结果的精度，尤其是在对时空相关性更强的日气温进行模拟时。 （3）基于深度学习超分辨率技术解决HASM-ST方法在模拟时无法进行预测的问题。HASM和HASM-ST方法可以结合RegCM4-NH和气象站点观测数据，通过约束求解的曲面重建方法进行高精度的气候要素时空模拟，但是在没有观测数据的时候无法进行应用，即无法进行预测。首先，以1980-2018年期间RegCM4-NH模拟的日平均气温、日最高气温和日最低气温结果作为深度学习超分辨率模型训练数据集所需要的X数据（输入数据，即低分辨率数据集），且分别以HASM和HASM-ST的相应模拟结果作为深度学习超分辨率模型训练数据集所需要的Y数据（标签数据，即高分辨率数据集）；其次，对超分辨率深度残差网络SRDRN的架构进行改进，并加入DEM数据作为辅助输入数据，使得其可以同时模拟日平均气温、日最高气温和日最低气温；最后，分别使用基于HASM和HASM-ST为标签数据构建的训练数据集，训练深度学习超分辨率模型HASM-Net和HASM-ST-Net，并且对两个模型的模拟结果进行定量评估。结果证明，在使用充足、精确的数据集训练之后，HASM-Net和HASM-ST-Net都可以学习到HASM和HASM-ST方法对RegCM4-NH模拟结果的优化过程，从而在没有观测数据的情况下提升RegCM4-NH模拟结果的精度和空间分辨率；但是与站点结果的对比结果显示，HASM-ST-Net的模拟结果比HASM-Net模拟结果的误差更小，证明更高精度的训练数据可以提升深度学习模型的效果。 （4）将量子算法HASM-HHL用于区域气候模拟，为同时解决气候模拟所面临的精度、速度问题提供了可行方案。首先，将传统HASM方法量子化，并且将HASM与量子计算中求解线性方程组的HHL算法进行耦合，构建量子算法HASM-HHL；其次，结合HASM方法的特点和综合条件的限制，构建HASM-HHL分区模拟的流程，并且对模拟过程所需的量子资源进行了评估；再次，以鄱阳湖流域的多年平均气温和降水为例，使用HASM-HHL进行模拟，并且与传统HASM方法模拟结果进行了对比；最后，对使用HASM-HHL算法进行全国和全球气候要素模拟所需的量子资源进行了预估。结果证明，HASM方法可以在算法层面与纯量子算法HHL进行有机结合，对区域气候进行高精度模拟。虽然随着网格数的增多，HASM-HHL算法所需要的量子资源也随之增加，但是与传统的算法相比，HHL算法可以提供指数级的加速效果。案例模拟的结果显示，在0.1求解精度设置下，HASM-HHL算法可以达到与传统HASM方法几乎相同的结果，证明了量子计算用于气候模拟的可行性。如果在0.1的求解精度下，如果使用HASM-HHL对全国1km分辨率的气候要素进行模拟，需要42个量子比特，对全球1km分辨率的气候要素进行模拟需46个量子比特；如果分辨率提升再1000倍，在1m分辨率的尺度下同样用0.1的求解精度对全国和全球气候要素进行模拟，则仅需要各自再增加20个量子比特。 |
| 语种 | 中文 |
| 页码 | 188 |
| 源URL | [http://ir.igsnrr.ac.cn/handle/311030/199880]  |
| 专题 | 地理科学与资源研究所_研究生部 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 焦毅蒙. 基于多模型耦合的气候变化模拟器原型——以鄱阳湖流域为例[D]. 中国科学院地理科学与资源研究所. 中国科学院大学. 2023. |
入库方式： OAI收割
来源：地理科学与资源研究所
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