图1-1:基于分布的偏置校正方法的示例。8图2-1:使用乘法性分位数映射的偏见和原始访问-CM2校正和原始访问CM2的CCS数据。14图2-2:比较了9个指数的几种方法学变异的性能的热图。16图3-1:VCSN的Tasmin的年度气候,偏置校正CCAM输出,Loyo CV和RAW CCAM输出以及VCSN的偏置。17图3-2:VCSN累积降水的年度气候,偏见校正了访问-CM2 - CCAM输出,Loyo CV和Raw Access-CM2-CCAM输出以及VCSN的偏见。18图3-3:tasmax的VCSN的冬季气候,偏见校正了ec-earth3 - CCAM输出,Loyo CV和RAW EC-EARTH3-CCAM输出以及VCSN的偏见。19图3-4:偏置校正的GFDL-ESM4 - CCAM输出的NZ 12个位置的长期月度平均累积降水量。20图3-5:VCSN的TXX年度气候,偏置校正Ec-Earth3 - CCAM输出,Loyo CV和RAW EC-EARTH3-CCAM输出以及VCSN的偏见。21图3-6:VCSN一天的最高强度降雨的年度气候,偏见校正了EC-EARTH3 - CCAM输出,Loyo CV和RAW EC-EARTH3-CCAM输出以及VCSN的偏见。22图3-7:Perkins技能分数比较了湿法长度与VCSN的直方图与VCSN的偏置校正Ec-Earth3-CCAM输出,相应的交叉验证的校正后的输出和原始输出。23图3-8:夏季和冬季的历史和SSP3-7.0实验之间的气候变化信号在这些季节内积累的降水量。3924图3-9:历史和SSP3-7.0实验和CCS的霜冻天数量。25图3-10:偏置校正的访问-CM2输出与历史和SSP3-7.0实验中每日累积降水的相应原始模型输出之间的时间相关性。26图A-1:线性间隔节点,对数间隔节点和Sigmoid间隔节点的分位间距。33图A-2:从分布中绘制的虚拟数据,参考和模拟数据具有相同的平均值和高方差。35图A-3:虚拟数据,参考和模拟数据从平均值和较高方差的分布中绘制。36图A-4:与分组器的乘法降水虚拟数据的每月平均值。37图A-5:在SSP370场景下,访问CM2-CCAM的夏季和冬季气候变化信号。38图A-6:在SSP370方案下,Mahanga站上的气候变化信号,强调了EQM对趋势的通胀影响,而没有明确的趋势保存。