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摘要:
本研究采用A1B情景下大气环流模式BCCR输出的大气环流预报因子,同时应用两种统计降尺度模型ASD(AutomatedStatisticalDownscalingModel)和SDSM(StatisticalDownscalingModel),预测太湖流域8个站点未来两个时期(2046年-2065年和2081年-2100年)的日最高、最低气温和降水。重点针对两种模型中的预报因子选择、模型率定和验证以及建立的未来气候变化情景结果,对比分析两种模型在太湖流域的适用性。结果表明:在预报因子选择方面,依靠人为主观判断的SDSM模型和提供自动预报因子选择方法的ASD模型选择的预报因子基本一致,因此ASD相对优化了预报因子的选择过程。在率定和验证效果上,两种模型对气温的模拟效果较好,对降水的模拟效果不佳,但是ASD的模拟效果要好于SDSM。在未来两个时期,两种模型模拟的未来最高和最低气温变化并不显著,但从多年平均来看,ASD模拟的气温略有上升,而SDSM模拟的气温略有下降;相较气温,未来降水变化较为显著,ASD模拟的降水量增幅明显高于SDSM模拟的降水增幅。综合考虑模拟的结果并结合他人的研究成果,认为ASD对太湖流域未来气候的模拟优于SDSM。
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文献信息
篇名 两种统计降尺度模型在太湖流域的应用对比
来源期刊 资源科学 学科 地球科学
关键词 气候变化 统计降尺度 ASD SDSM 太湖流域
年,卷(期) 2012,(12) 所属期刊栏目 气候资源
研究方向 页码范围 2323-2336
页数 分类号 P457.6
字数 语种 中文
DOI
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 徐宗学 北京师范大学水科学研究院水沙科学教育部重点实验室 270 4929 39.0 57.0
2 初祁 北京师范大学水科学研究院水沙科学教育部重点实验室 4 71 3.0 4.0
3 蒋昕昊 北京师范大学水科学研究院水沙科学教育部重点实验室 1 13 1.0 1.0
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研究主题发展历程
节点文献
气候变化
统计降尺度
ASD
SDSM
太湖流域
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
资源科学
月刊
1007-7588
11-3868/N
16开
北京市朝阳区大屯路甲11号
82-4
1977
chi
出版文献量(篇)
4780
总下载数(次)
15
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
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