基于SDSM的抚河流域未来极端气温模拟与预估

来源 :人民珠江 | 被引量 : 0次 | 上传用户：bookofday

【摘要】

：

SDSM(Statistical Downscaling Model)统计降尺度模型是解决空间尺度问题的一种有效工具。基于统计降尺度技术和GCM输出数据,结合站点实测数据,将SDSM模型应用在抚河流域,分

【作者】

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朱圣男刘卫林万一帆吴德胜黄一鹏刘丽娜

【机构】

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南昌工程学院江西省水文水资源与水环境重点实验室,南昌工程学院瑶湖学院

【出处】

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人民珠江

【发表日期】

：

2019年8期

【关键词】

：

SDSM 统计降尺度未来气候变化 CMIP5 抚河流域

【基金项目】

：

江西省教育厅科学技术研究项目(GJJ170980);江西省科技厅青年基金项目(20132BAB213025);国家自然科学青年基金(51309130);江西省优势科技创新团队建设计划项目(20171BCB24012);江西省水工程安全与资源高效利用工程中心开放基金课题(OF201610);南昌工程学院研究生创新基金项目(YJSCX2018006)

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SDSM(Statistical Downscaling Model)统计降尺度模型是解决空间尺度问题的一种有效工具。基于统计降尺度技术和GCM输出数据,结合站点实测数据,将SDSM模型应用在抚河流域,分析了抚河流域未来最高气温与最低气温的变化趋势。使用1961-1990年和1991-2005年2个时段的实测数据和NCEP再分析数据,选取合适的NCEP大气环流因子作为预报因子,建立最高和最低气温预报量和预报因子之间的经验统计关系;并以CanESM2输出的未来数据(包括RCP2.6、RCP4.5和RCP8.

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