统计downscaling的二条途径在19602008期间在夏天在北京车站基于每日的最大、最小的温度观察的百分位数被用于温度极端的索引。一个人到过由起初使用文件结束分析和逐步的线性回归的下阶层的每天最大、最小的温度，然后计算极端的索引；其它到过直接下阶层由使用季节的大规模温度和geo潜在的高度记录的基于百分位数的索引。交叉验证结果证明后者途径比前者有更好的表演。然后，后者途径在北中国被用于48个气象学的车站。所有48个车站的交叉验证结果显示出在基于百分位数的索引和季节的大规模变量之间的靠近的关联。最后，在北中国的温度极端的索引的未来情形被把统计downscaling用于哈德利中心投射联合模型版本3(HadCM3)在代表性的集中小径下面的模拟4.5(RCP4.5)第五的情形联合了模型内部比较的工程(CMIP5)。结果证明每日的最大的温度的第90百分位数将在所有地s珀?珀由大约1.5talSe增加吗？？
