3.2. Statistical Downscaling of Cli

3.2. Statistical Downscaling of Climate Change Projections
It is more effective to use different types of AOGCMs and emission scenarios in determining future climate change. This helps to identify a wide spectrum of different climate change projections and allows a possible comparison between different emission scenarios. Although most AOGCM outputs are available for all three emission scenarios, this study selects only six AOGCM model results.
The cumulative probability distribution of the projected future daily rainfall records for Colombo shows that there will be some extreme events with great intensities. The distribution patterns for all six model outputs show more or less similar extreme events (Figure 6).

ผลลัพธ์ (ไทย) 1:

3.2. Downscaling สถิติการคาดการณ์การเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศเพิ่มประสิทธิภาพการใช้ชนิดของ AOGCMs และสถานการณ์มลพิษในการพิจารณาเปลี่ยนแปลงภูมิอากาศในอนาคตได้ นี้ช่วยระบุประมาณการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศที่แตกต่างกันมากมาย และช่วยให้การเปรียบเทียบได้ระหว่างสถานการณ์มลพิษที่แตกต่างกัน แม้ว่าสถานการณ์การปล่อยสามทั้งหมด มีผล AOGCM ส่วนใหญ่ศึกษานี้เลือกเพียงหกผลรุ่น AOGCMการกระจายความน่าเป็นสะสมของการคาดการณ์ในอนาคตวันฝนระเบียนสำหรับโคลอมโบแสดงว่า จะมีเหตุการณ์บางอย่างรุนแรง ด้วยความเข้มดี รูปแบบการกระจายสำหรับเอาท์พุททั้งหมดหกแบบแสดงเหตุการณ์ที่คล้ายกันน้อยมาก (รูป 6)

ผลลัพธ์ (ไทย) 2:

3.2 downscaling สถิติของการเปลี่ยนแปลงสภาพภูมิอากาศประมาณการ
จะมีประสิทธิภาพมากขึ้นในการใช้รูปแบบที่แตกต่างกันของ AOGCMs และสถานการณ์การปล่อยก๊าซในการพิจารณาการเปลี่ยนแปลงภูมิอากาศในอนาคต ซึ่งจะช่วยในการระบุคลื่นความถี่กว้างของการคาดการณ์การเปลี่ยนแปลงภูมิอากาศที่แตกต่างกันและช่วยให้การเปรียบเทียบระหว่างสถานการณ์ปล่อยก๊าซเรือนกระจกที่แตกต่างกัน แม้ว่าส่วนใหญ่ผล AOGCM ที่ใช้ได้สำหรับทุกสามสถานการณ์การปล่อยการศึกษาครั้งนี้จะเลือกเพียงหกผลรุ่น AOGCM.
การกระจายความน่าจะเป็นที่สะสมของอนาคตที่คาดการณ์บันทึกปริมาณน้ำฝนรายวันสำหรับโคลัมโบแสดงให้เห็นว่าจะมีบางเหตุการณ์รุนแรงที่มีความเข้มที่ดี รูปแบบการจัดจำหน่ายสำหรับทุกรูปแบบเอาท์พุทหกแสดงมากขึ้นหรือน้อยกว่าเหตุการณ์รุนแรงคล้ายกัน (รูปที่ 6)

ผลลัพธ์ (ไทย) 3:

3.2 . downscaling สถิติภูมิอากาศเปลี่ยนแปลงจะมีประสิทธิภาพการใช้ชนิดที่แตกต่างกันของ aogcms และการปล่อยสถานการณ์ในการเปลี่ยนแปลงภูมิอากาศในอนาคต นี้ช่วยในการระบุความถี่กว้างของที่แตกต่างกันการเปลี่ยนแปลงภูมิอากาศประมาณการ และช่วยให้เปรียบเทียบได้ระหว่างสถานการณ์มลพิษต่าง ๆ แม้ว่าผลผลิต aogcm ส่วนใหญ่จะพร้อมใช้งานสำหรับการปล่อยทั้งสามสถานการณ์ การศึกษานี้จะเลือกเพียงหก aogcm รูปแบบผลลัพธ์การแจกแจงสะสม คาดว่าในอนาคต ปริมาณฝนประวัติสำหรับโคลัมโบ แสดงว่าจะมีเหตุการณ์รุนแรงที่มีความเข้มมาก การกระจายรูปแบบเอาท์พุทแบบหกแสดงมากขึ้นหรือน้อยที่คล้ายกันเหตุการณ์รุนแรง ( รูปที่ 6 )