典型文献
气候变化对元江流域水文过程的影响
文献摘要：
为探讨气候变化对元江流域水文气象的可能影响,并为防洪减灾提供参考依据,本研究基于CMIP6(Cou?pled Model Intercomparison Project Phase 6)的5个GCMs(Global Climate Model)模型,通过M-BCSD(Monthly Bias-Correct?ed Spatial Disaggregation)降尺度方法,获得元江流域2041-2100年在SSP126、SSP245、SSP370、SSP585四种路径下的月降雨和月气温,并利用交叉验证于倒传递神经网络(Back-Propagation Neural Network,BPNN)预测气候变化对流域出口断面径流的影响.研究结果表明:M-BCSD方法在元江流域适用性好;建立的BPNN可有效预测元江流域月径流;总体而言,元江流域在2041-2100年的年均降雨量、温度和径流都增加,最大增幅分别为24.6％、20.4％、10.2％,就季节尺度而言,春季径流减少而秋季径流增加,月尺度下,4月径流减少而11月径流增加;不同路径情景下未来水文气象要素变化一致,仅幅度有所差别.
文献关键词：
降尺度;全球气候模式;交叉验证;倒传递神经网络;径流模拟
中图分类号：
作者姓名：
葛路;詹良通;江衍铭
作者机构：
浙江大学建筑工程学院水文与水资源工程研究所,杭州 310030;浙江大学建筑工程学院岩土工程研究所,杭州 310030
文献出处：
引用格式：
[1]葛路;詹良通;江衍铭-.气候变化对元江流域水文过程的影响)[J].中国农村水利水电,2022(04):41-49,56
A类：
BCSD,Correct,倒传递神经网络
B类：
江流,流域水文,水文过程,防洪减灾,CMIP6,Cou,pled,Model,Intercomparison,Project,Phase,GCMs,Global,Climate,Monthly,Bias,Spatial,Disaggregation,降尺度,SSP126,SSP245,SSP370,SSP585,月气温,交叉验证,证于,Back,Propagation,Neural,Network,BPNN,月径流,总体而言,降雨量,月尺度,不同路径,水文气象要素,气象要素变化,全球气候模式,径流模拟
AB值：
0.447847
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