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摘要:
利用CMIP5中6种气候模式对长江源区降水和气温进行提取,利用最近距离法提取与实测气象站最接近点的降水气温数据.通过4种方法对6种气候模式模拟结果进行集成,对比选出最优集成方法来预测源区未来气候变化.结果 表明,BP神经网络法集成效果最好,其次是多元回归法,算术平均法和加权平均法效果相当但效果相对最差.玉树站2020年~ 2100年降水持续增加,气温虽然也持续升高,但升温速率较历史记录变弱并将在2100年之前达到峰值.
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文献信息
篇名 基于集成方法的长江源区未来气候变化预测研究
来源期刊 水力发电 学科 工学
关键词 气候变化 CMIP5 集成方法 长江源区
年,卷(期) 2019,(11) 所属期刊栏目 水文水资源
研究方向 页码范围 9-13
页数 5页 分类号 TV213.4
字数 4060字 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.0559-9342.2019.11.003
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 郝振纯 河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室 177 2819 27.0 46.0
2 曲珍 22 35 3.0 5.0
3 董小涛 12 65 4.0 8.0
4 鞠琴 河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室 30 206 9.0 13.0
8 金浩宇 河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室 7 4 1.0 2.0
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