中文摘要：

本研究尝试了一种新的降尺度方法，也就是统计与动力相结合的降尺度方法，该方法把基于概率分布的统计降尺度方法应用于区域气候模式(PRECIS)，用于改善区域模式的输出信息，研究表明统计-动力降尺度方法的结果与PRECIS模式的输出结果相比，得到了很大的改进，基本上消除了PRECIS模拟输出的系统误差。与统计降尺度方法以及PRECIS模式相比，该方法为区域气候的影响评估提供了更详细的输入信息。该方法的研究给区域模式模拟结果的改进提供了有益的参考；其次，该研究对基于EOF的统计降尺度方法建立的统计关系的时间稳定性问题进行了有益的探讨，发现统计关系的时间稳定性与所选择的全球气候模式(GCM)以及大尺度预报因子场有很大的关系，因此通过选择恰当的全球气候模式以及大尺度预报因子场可以有效地改善统计降尺度方法的时间稳定性；再者，研究者在本研究的实践过程中建立一套开放，共享的气候统计降尺度的R软件包 ”clim.cn”，使得统计降尺度方法的应用更加便捷，从而为统计降尺度的推广和进一步的奠定了基础。