典型文献
两种统计降尺度模型在雅砻江流域未来气候预测中的应用
文献摘要：
全球气候变化背景下,选择适宜的降尺度方法预估区域尺度的未来气候变化趋势,对雅砻江流域水资源规划利用具有重要意义.采用人工神经网络降尺度模型(ANN)和统计降尺度模型(SDSM),基于雅砻江流域内13个国家气象站1981～2005年数据和NCEP再分析资料构建两种模型的历史期 日最高气温、最低气温、降水降尺度模型,将CNRM-CM5全球气候模式的3种排放情景(RCP2.6、RCP4.5、RCP8.5)数据输入模型预测未来2022～2100年最高气温、最低气温、降水变化,比较人工神经网络与SDSM降尺度模型在雅砻江流域模拟效果.结果表明,ANN模拟气温、验证期降水效果优于SDSM,确定性系数R2分别高0.02～0.27、0.01～0.14,均方根误差RRMSE分别小0.22～2.40、0.01～0.77,ANN模拟率定期降水效果不如SDSM,确定性系数R2小0.02～0.07;在空间分布上,ANN模拟气温效果在整个流域优于SDSM,日最高气温和日最低气温模拟效果最好的区域为中游和上游,ANN模拟验证期日均降水在流域上、下游明显优于SDSM,在流域中游略优于SDSM,模拟率定期效果在流域大部分区域不如SDSM;未来三种RCP情景下,SDSM、ANN预测未来最高气温、最低气温、降水在中后期呈增加趋势,且在RCP8.5情景下后期增加最高.
文献关键词：
SDSM;人工神经网络;CNRM-CM5;气候变化;雅砻江流域
中图分类号：
作者姓名：
秦兴隔;董晓华;董立俊;杨晨;王雅琳;李璐
作者机构：
三峡大学水利与环境学院,湖北宜昌443002;三峡库区生态环境教育部工程研究中心,湖北宜昌443002;水资源安全保障湖北省协同创新中心,湖北武汉430072
文献出处：
引用格式：
[1]秦兴隔;董晓华;董立俊;杨晨;王雅琳;李璐-.两种统计降尺度模型在雅砻江流域未来气候预测中的应用)[J].水电能源科学,2022(08):17-21
A类：
B类：
统计降尺度,降尺度模型,雅砻江流域,气候预测,全球气候变化,气候变化背景,区域尺度,未来气候变化,气候变化趋势,流域水资源,水资源规划,规划利用,人工神经网络,ANN,SDSM,国家气象站,年数,NCEP,再分析资料,日最高气温,CNRM,CM5,全球气候模式,排放情景,RCP2,RCP4,RCP8,预测未来,降水变化,模拟气温,降水效果,确定性系数,RRMSE,率定,日最低气温,模拟验证,期日,日均
AB值：
0.242657
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