长江流域基于空间指标的GCMs模拟结果优选组合

提出一种针对长江流域全球气候模式(global climate models,GCMs)输出的降水及气温变量的优化组合方法。首先,利用7个空间指标对国际耦合模式比较计划第6阶段(couple model inter-comparison project phase 6,CMIP6)数据集的不同GCMs输出的降水量及最高、最低气温进行综合排序,并采用简单平均法、随机森林法对子流域及全流域的多GCMs组合进行排序,进而建立各变量GCMs优化组合。针对气候模式数据空间评价较少的问题,提出一种高精度的空间优化组合的融合方法,该方法将空间优化组合问题解耦为单模型排序和多GCMs优化组合的问题。在单模型排序后,基于当前排序结果构建一个组合优化问题,通过求解该问题得到模型优化组合。为GCMs提出了一种有效提高空间精度的融合方法,GCMs经随机森林法组合后对长江流域降水及气温空间模拟效果良好。