鄱阳湖流域未来降水和气温变化模拟预测——基于SDSM统计降尺度方法

研究鄱阳湖流域的降水和气温变化为指导湖区防洪抗旱、保护生态、开发利用水资源和保证流域社会经济协调发展等具有重要作用。利用SDSM统计降尺度方法以及NCEP大尺度再分析数据对鄱阳湖流域降水和气温进行降尺度模拟,效果较好。利用全球气候模式HadCM3的输出,预测鄱阳湖流域在A2和B2情景下未来降水和气温变化。通过分析发现,未来降水相比基准年长期呈现整体减少趋势,而未来气温相比基准年长期呈现整体增加趋势,根据研究结果推论未来鄱阳湖径流可能会呈减少变化。

两套再分析数据在鄱阳湖流域的不确定性研究

针对NCEP/NCAR和ERA-Interim两套再分析数据在鄱阳湖流域做了不确定性研究,使用SDSM降尺度方法分别对两套再分析数据建立了相应的降尺度模型,通过对比分析气象站实测数据与再分析数据的降尺度结果,得到再分析数据的不确定性。研究结果可得,在对日平均气温的降尺度结果上,ERA-Interim降尺度结果的精确度高于NCEP/NCAR;而在对日平均降雨量的降尺度结果上,NCEP/NCAR误差小于ERA-Interim;在模拟干/湿天数时,两套再分析数据在干季的模拟结果都比较好,而在湿季误差就比较大。

SDSM模型在海河流域统计降尺度研究中的适用性分析

全球气候变暖对陆地水循环会产生重大影响，统计降尺度方法是解决大尺度气候信息和小尺度水文响应的空间尺度不匹配问题的有效方法之一。选取NCEP／NCAR再分析日资料（简称NCEP）和HadCM3在A2和B2情景下的大气变量日资料（简称H3A2和H382），并选取海河流域上11个站点1961年～2000年日平均温度、蒸发皿蒸发量以及降水的实测资料，采用SDSM（the Statistical Down—Scaling Model）方法，进行海河流域气候变化特征量的降尺度研究。研究表明：①使用SMLR（Stepwise Multi—Line Regression）方法，可以在广阔的空间范围内优选出具有一定物理机制的适用于不同预报量的预报因子；②SDSM方法对日平均温度、蒸发皿蒸发量以及降水都能较准确模拟，其观测与模拟值的确定性系数分别可达99％，92％和73％以上；③SDSM方法在模拟极端事件时存在一定系统偏差，而且模拟的峰值略滞后。

气候变化条件下海河流域日降水统计降尺度研究(英文)

在气候变化对水资源影响评价研究中,统计降尺度方法通常用来解决空间尺度不匹配问题。在论文中,预报量采用海河流域上典型区域的11个气象站点1961～2000年共40年的日降水资料,预报因子选自NCEP/NCAR的再分析资料,以及英国Hadlay中心GCM模型在a2情景和b2情景下的大气变量,主要采用Statistical Down-Scaling Model(SDSM模型)进行海河流域日降水的降尺度研究。结果表明:①使用逐步线性回归方法(SMLR),可以在广阔的空间范围内优选出具有一定物理意义的预报因子;②使用统计降尺度方法SDSM,采用不同的GCM资料,都可以较准确模拟降水的季节变化特征;③使用NCEP/NCAR再分析资料的降尺度结果优于Hadlay中心a2和b2情景下的,观测和模拟降水的相关系数分别可以达到93%和85%左右;④与现状年(1984～1993年)相比,未来(2011～2040年)的年降水总量大约会减少4%,降水峰值略滞后,降水时间更加集中,极端降水事件的强度加大,最大干旱持续天数也变长。