自然资源学报 ›› 2008, Vol. 23 ›› Issue (6): 1068-1077.doi: 10.11849/zrzyxb.2008.06.011

• 资源研究方法 • 上一篇    下一篇

气候变化条件下海河流域日降水统计降尺度研究

褚健婷1,2,夏军1,许崇育3   

  1. 1.中国科学院地理科学与资源研究所陆地水循环与地表过程重点实验室,北京100101;
    2.中国科学院研究生院,北京100049;
    3.奥斯陆大学 地球科学系,挪威
  • 收稿日期:2008-07-18 修回日期:2008-10-24 出版日期:2008-11-25 发布日期:2008-11-25

Statistical downscaling the daily precipitation in Haihe River Basin under the climate change

  • Received:2008-07-18 Revised:2008-10-24 Online:2008-11-25 Published:2008-11-25

摘要: 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。在本文中,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;最大干天持续天数也变长。图3表5参32

关键词: SMLR方法, 气候变化, 水文响应, 统计降尺度方法, 日降水, 中国海河流域, SDSM方法