【摘 要】
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气候变化已经成为目前国际社会公认的全球性环境问题之一,气候变化会导致水循环系统发生变化,引发极端水文事件,因此研究气候变化对流域水文过程的影响,可为制定科学合理的水资源规划管理、工程设计、防洪减灾等措施提供参考依据。本文以元江流域（元江站以上）作为研究区域,以1971～2000年为基准期,2041～2100年为未来时期,首先选取政府间气候变化专门委员会第六次评估报告提供的4个SSPs（Shared
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气候变化已经成为目前国际社会公认的全球性环境问题之一,气候变化会导致水循环系统发生变化,引发极端水文事件,因此研究气候变化对流域水文过程的影响,可为制定科学合理的水资源规划管理、工程设计、防洪减灾等措施提供参考依据。本文以元江流域（元江站以上）作为研究区域,以1971～2000年为基准期,2041～2100年为未来时期,首先选取政府间气候变化专门委员会第六次评估报告提供的4个SSPs（Shared socio-economic path）路径下的5个GCMs（Global Climate Model）,利用M-BCSD模型（Monthly Bias correction and Spatial downscaling）对GCMs进行降尺度处理,并评估M-BCSD方法的有效性;然后分析历史气象水文要素的空间分布和时间变化趋势;其次在元江流域建立5种单一模型和5种集合预报模型,比较单一和集合模型的月径流模拟,提供集合预报区间,并基于蒙特卡洛随机抽样法分析模拟结果的不确定性;最后评估未来时期相对基准期在降雨、温度、潜在蒸发量、径流量和极端径流的演变趋势,并利用ANOVA（Analysis of Variance）评估气候预测中的不确定性。论文取得的主要成果如下:（1）M-BCSD方法对GCMs在元江流域的降水和温度降尺度处理效果显著。校正后的GCMs的经验累积分布函数（Empirical Cumulative Distribution Function）与实测ecdf基本重合,温度时序的空间降尺度处理效果好于降雨,评价指标表明基于M-BCSD方法降尺度后的降雨和气温结果可靠。（2）元江流域历史时期降雨在空间分布上从西到东递减,降雨年内分配不均,年内有明显的丰水期和枯水期;温度在空间分布上从下游到上游递减,年际间温度总体呈显著上升趋势且存在突变点;径流年际间呈显著上升趋势且存在突变点,有明显的汛期和非汛期。（3）集合预报模型可大幅提升单一模型模拟的精度并降低模拟结果的不确定性。不确定性最小和最大的单一模型分别为Elman及ABCD模型,不确定性最小的集合模型为Stacking模型（STA）;最优集合模型对比于最优单一模型在RMSE、NSE以及PBIAS指标分别改善19.0%、8.75%、76.2%;最优集合模型对比于最优单一模型在B和D指标分别改善41.8%、33.3%。（4）元江流域未来温度、降雨和潜在蒸发量都可能增加,且随着碳排放强度增加,三个气象要素变化逐渐剧烈,未来远期2071～2100比中期2041～2070的变化更剧烈;未来年均径流与枯水期径流（5%分位点流量）皆增加,高水期径流（95%分位点流量）有增有减;不同重现期设计洪量大幅增加,说明未来极端洪涝灾害发生概率和强度会增加,而GCMs为未来径流预测中最大的不确定性来源。
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