【摘 要】
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利用CMIP5中6种气候模式对长江源区降水和气温进行提取,利用最近距离法提取与实测气象站最接近点的降水气温数据。通过4种方法对6种气候模式模拟结果进行集成,对比选出最优集
【机 构】
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河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室,河海大学全球变化与水循环国际合作联合实验室,西藏自治区水文水资源勘测局日喀则水文水资源分局,水利部综合事业局
【基金项目】
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国家重点研发计划项目(2016YFC0402704);国家自然科学基金资助项目(51539003,41323001,51421006)
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利用CMIP5中6种气候模式对长江源区降水和气温进行提取,利用最近距离法提取与实测气象站最接近点的降水气温数据。通过4种方法对6种气候模式模拟结果进行集成,对比选出最优集成方法来预测源区未来气候变化。结果表明,BP神经网络法集成效果最好,其次是多元回归法,算术平均法和加权平均法效果相当但效果相对最差。玉树站2020年~2100年降水持续增加,气温虽然也持续升高,但升温速率较历史记录变弱并将在2100年之前达到峰值。
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