基于模式集成的松花江流域气候模拟预估

发布时间：2023-10-12 00:17

　　以松花江流域为研究对象,采用CMIP5已发布的9个气候模式,模拟1951年～2000年历史降水和气温的月数据,对比实测资料运用3项数理统计指标评估模式的模拟性能;各模式降尺度后应用到4种集成方法。模拟结果表明,Can ESM2和MPI-ESM-MR模式模拟效果较好,多元回归集成表现最佳。利用优选的2个模式方法预估流域下游佳木斯站在RCP4. 5气候情景下未来逐月的降水和气温,并以预估的降水气温为因子构建线性回归模型计算流域未来径流的月变化过程。预估径流结果可为水资源管理及洪旱防治提供数据参考。

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【文章目录】：
0 引言
1 数据和方法
    1.1 研究区概况
    1.2 数据资料
    1.3 集成方法
        1.3.1 算数平均集成
        1.3.2 权重平均集成
        1.3.3 多元回归集成
        1.3.4 BP神经网络集成
2 结果分析
    2.1 气候模式性能评估
        2.1.1 降水
        2.1.2 气温
    2.2 模式集成性能评估
        2.2.1 降水
        2.2.2 气温
    2.3 未来气候要素预估
    2.4 未来径流预估
        2.4.1 模型率定及检验
        2.4.2 未来径流预估
3 结论



本文编号：3853073