统计降尺度

统计降尺度，又称经验降尺度，是一种通过利用大尺度气候信息来推断小尺度气候信息的方法。它被视为与动力降尺度并行的一种降尺度技术，也可以作为动力降尺度的补充。

方法原理

统计降尺度的基本思路在于，地方性气候是在大尺度气候背景下形成的，并受到当地下垫面特征的影响，如地形、距离海岸线远近以及植被覆盖情况等。在一个特定范围内，大尺度和小尺度气候变量之间应存在一定的关联。

统计降尺度的过程包括两步：首先，建立大尺度气候要素（预测因子）与地方性气候要素（预测目标）之间的经验关系；其次，将这些经验关系应用于全球模式或区域模式的输出结果。具体来说，当提供全球模式的输出数据时，可以据此计算出任何位置的相关气象信息。