日志
降尺度方法
目前应用的降尺度方法共三种：动力降尺度法、统计降尺度法和统计与动力相结合的降尺度法。
（1）动力降尺度法。
动力降尺度方法是将分辨率较低的全球气候模式嵌套高分辨率的区域气候模式，利用全球模式为区域气候模式提供初边值条件，获取描述区域气候特征的高分辨率预测信息。
优点：物理意义明确，能用于任何地方而不受观测资料的影响，也可用于不同的分辨率。
缺点：计算量大，费机时；受全球气候模式提供的边界条件影响大；动力模式对气候模拟的系统误差比较大。
（2）统计降尺度法。
统计降尺度法是利用多年的观测资料建立大尺度气候状况和区域气候要素之间的统计关系，并用独立的观测资料检验这种关系，最后再将这种关系应用于全球气候模式输出的大尺度气候信息，来预测区域要素的气候变化趋势。
优点：计算量小，易于操作；能够纠正全球气候模式的系统误差，不用考虑边界条件对预测结果的影响。
缺点：需要足够的观测资料建立统计模式；不能用于大尺度气候要素与区域气候要素相关性差的地区。
（3）统计与动力相结合降尺度法。
有些研究成果表明，统计降尺度对夏季温度、动力降尺度对冬季降水的预测效果较好，因此气象学家们努力结合动力降尺度和统计降尺度的优点，去除其缺点，以获得更好的预测效果。
利用以上方法进行降尺度可以应用于气候预测业务、季节气候模式集合预测产品、区域风能资源的评估等诸多方面