【摘 要】
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基于三种不同模式的CMIP5气象数据,采用互信息法挑选预报因子结合RBF神经网络模型,预测不同排放情景(RCP2.6、RCP4.5、RCP8.5)下未来气候变化下天山西部山区融雪径流的变化情
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(51469034,51209181,51569031),新疆自治区地方公派出国留学成组配套项目(XJDF201307),新疆水文学及水资源重点学科基金项目(xjswszyzdxk20101202).
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基于三种不同模式的CMIP5气象数据,采用互信息法挑选预报因子结合RBF神经网络模型,预测不同排放情景(RCP2.6、RCP4.5、RCP8.5)下未来气候变化下天山西部山区融雪径流的变化情况。对三种模式下不同排放情景预测出的未来径流量进行分析发现:(1)未来径流量在2020~2030年将持续上升,在2060年趋于稳定;未来径流量在非汛期有大幅度的增加而在汛期径流量减少;(2)通过灰色相关性分析找到未来不同模式不同情景下影响径流的主要相关因子,对各相关因子未来变化情况进行分析,发现径流在非汛期有大幅度的增
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