1、統計降尺度：
1.1 概念解釋：統計降尺度。也稱為經驗降尺度，是由大尺度氣候資訊獲取小尺度氣候資訊的有力工具。他可被視作是與動力降尺度平行的降尺度方法，或者可被看做是動力降尺度的補充。
1.2 基本思路
：局地氣候是以大尺度氣候為背景的，並且受區域性下墊面特徵，例如地形、離海岸的距離、植被等影響。在某個給定的範圍中，大尺度和小尺度氣候變數之間應該有關。
1.3 組 成：首先是發現和確立大尺度氣候要素（預報因子）和局地氣候要素之間（被預報量）的經驗關係：然後是將這種經驗關係應用於全球模式或區域模式的輸出。即只要給出全球模式的輸出（格點上），就可獲得任一地點的相應資訊。
1.4 優缺點：簡單便捷，通過實際的觀測對對大尺度的gcm結果建立統計關係(如回歸關係)，
進行了矯正，從而減少了誤差與偏差，可以相對準確的獲取未來區域的氣候變化,如降水、溫度等。缺點是缺乏物理機制，受觀測資料的影響較大，且難以獲得空間連續的結果。
2、動力學降尺度：
2.1
資料降維 多維尺度縮放（MDS）
多維尺度縮放 mds 是一種比較經典的降維方法，它利用在低維度空間維持高維度空間的距離矩陣來學習資料在低維度空間的表示。演算法如下 以上演算法來自西瓜書的截圖。python 如下 multiple dimensional scaling,mds,多維尺度縮放 資料是按照行來排列的 盡量讓樣本數目大於...
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