基于统计降尺度模型的太湖流域降水气温变化预测
应用统计学降尺度方法预测汉江流域降水变化
事物主要矛盾的统计分析方法 ,可以从多元事物中解析出主要
影响因素 ,揭示本质 ,简化复杂的问题 。目的是将高维数据投影
到较低维空间 。PCA 已经被广泛应用在统计降尺度预测因子的
降维和压缩上 ,能够将原来较多的预测因子简化为少数几个新
的综合指标因子 。
应用 PCA 对 NCEP 预报因子 X ( N = 144 , m = 7 360 或者
图 2 是汉江上游检验期 1991～2000 年模拟日降水滑动平均结果 图 ,从图 2 中可以看出 ,上游模拟和实测日降水的 11 d 滑动平均 过程比较吻合 。
为了进一步比较统计降尺度降水预测结果 ,统计分析了汉 江流域上游 1991～2000 年检验期月平均降水量 ,其结果如图 3 所示 。从图 3 中可以看出 ,月平均降水量拟和结果较好 ,月平均 降水过程基本吻合 。
已达到 90 % ,贡献率如表 1 所示 。从表 1 中可以看出 ,丰水期前
8 个主分量和枯水期前 7 个主分量在整个数据分析中承担的主
要意义占绝对的比重 ,相应的丰水期取前 8 个主成分和枯水期
取前 7 个主分量来代替原来全部 NCEP 预报因子 ,将得到的主
分量作为统计学降尺度方法的输入 ,有效地对原有的数据集进
收稿日期 :2008 - 06 - 23 基金项目 :国家自然科学基金资助项目 (50679063) ;国际合作重点资助项目 (2005DFA20520) ;水资源与水电工程科学国家重点实
验室开放基金资助项目 (2006C015) ;湖北省自然科学基金资助项目 (2007ABA061) 作者简介 :陈 华 ,男 ,武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室 ,讲师 ,博士 。
7 250) 进行主分量分析步骤 。
《2024年统计降尺度法对未来区域气候变化情景预估的研究进展》范文
《统计降尺度法对未来区域气候变化情景预估的研究进展》篇一一、引言气候变化作为当今全球关注的重要问题，对地区经济、生态以及社会稳定造成了深远的影响。
面对日益频繁的气候变化现象，学者们积极探索了多种气候模型进行预测与评估。
统计降尺度法作为一种有效的区域气候变化情景预估手段，正逐渐受到研究者的广泛关注。
本文旨在梳理统计降尺度法在预测未来区域气候变化方面的研究进展，并对其潜在应用与未来发展方向进行探讨。
二、统计降尺度法概述统计降尺度法是一种将全球或粗分辨率的气候模型数据转化为高分辨率的、针对特定区域的统计预测方法。
该方法通过分析气候变量间的统计关系，将大尺度的气候信息转化为小尺度的区域气候变化信息，为区域气候研究提供重要的数据支持。
三、统计降尺度法的研究进展（一）方法与技术发展随着计算机技术的进步和大数据时代的到来，统计降尺度法在方法和技术上得到了显著发展。
现代统计降尺度法不仅考虑了气候变量的空间分布，还引入了地形、植被、土地利用等地理因素，提高了预测的准确性。
此外，机器学习、人工智能等新技术的应用，使得统计降尺度法在处理复杂气候数据时更加高效和准确。
（二）应用领域拓展统计降尺度法在应用领域得到了广泛拓展。
学者们利用该方法对不同地区的降水、温度、风速等气候要素进行了深入研究，为农业、水资源管理、城市规划等领域提供了重要的决策支持。
同时，统计降尺度法还被应用于极端气候事件的预测和研究，如暴雨、洪涝、干旱等，为防范和应对气候变化提供了科学依据。
四、未来区域气候变化情景预估基于统计降尺度法，学者们对未来区域气候变化情景进行了预估。
研究显示，随着全球气候变暖，未来区域气候变化将呈现出更加复杂和多变的趋势。
降水、温度等气候要素将发生显著变化，对地区生态、农业、水资源等产生深远影响。
此外，极端气候事件的发生频率和强度也可能增加，给地区社会经济发展带来挑战。
五、潜在应用与挑战统计降尺度法在区域气候变化研究中的应用具有广阔的前景。
典型相关分析方法对21世纪江淮流域极端降水的预估试验
典型相关分析方法对21世纪江淮流域极端降水的预估试验崔妍;江志红;陈威霖【摘要】利用1961-1990年江准流域逐日降水资料、NCEP/NCAR再分析资料和HadCM3 SRES A1B情景下模式预估资料,采用典型相关分析统计降尺度方法,评估降尺度模型对当前极端降水指数的模拟能力,并对21世纪中期和末期的极端降水变化进行预估.结果表明:通过降尺度能够有效改善HadCM3对区域气候特征的模拟能力,极端降水指数气候平均态相对误差降低了30%～100%,但降尺度结果仍然在冬季存在湿偏差、夏季存在干偏差;在SRES A1B排放情景下,该区域大部分站点的极端强降水事件将增多,强度增大,极端强降水指数的变化幅度高于平均降水指数,且夏季增幅高于冬季;冬季极端降水贡献率(R95t)在21世纪中期和末期的平均增幅分别为14%和25%,夏季则分别增加24%和32%.【期刊名称】《气候变化研究进展》【年(卷),期】2010(006)006【总页数】6页(P405-410)【关键词】统计降尺度;典型相关分析;极端降水;预估【作者】崔妍;江志红;陈威霖【作者单位】南京信息工程大学气象灾害省部共建教育部重点实验室,南京,210044;南京信息工程大学气象灾害省部共建教育部重点实验室,南京,210044;南京信息工程大学气象灾害省部共建教育部重点实验室,南京,210044【正文语种】中文【中图分类】P426.6近年来，全球变暖背景下极端气候事件的变化引起了广泛关注。
随着全球的持续变暖，一方面与气温有关的极端气候事件频繁发生，另一方面由于变暖导致水循环变化，强降水及极端降水事件趋于增多[1]。
江淮流域地处亚热带和暖温带的气候过渡带，是区域气候变化的高度敏感区，进行全球变暖背景下区域尺度气候变化的模拟与预估，对于提高该地区防灾减灾能力、制定应对气候变化的策略和措施具有重要的科学意义和实际应用价值。
众所周知，全球气候模式（GCM）是大尺度气候变化模拟及预估的最主要研究工具，但是，由于全球模式空间分辨率一般较低，因此很难由全球气候模式直接获取区域气候变化细节特征。
江苏太湖流域降雨径流年际变化分析
江苏太湖流域降雨径流年际变化分析
万晓凌;毛晓文
【期刊名称】《水资源与水工程学报》
【年(卷),期】2013(24)6
【摘要】以江苏太湖流域(1956-2012)降雨为基础,分析江苏太湖流域径流及时空变化特征,研究该流域降雨径流的年际年内变化及两者的变化关系。
结果表明:降雨径流都呈增长趋势。
降雨平均每10年增加29 mm,径流平均每10年增加26 mm;降雨在年内季节分配上,夏季、冬季呈加大趋势,春季、秋季呈减小趋势;加大的降水年内分配的不均导致径流在年内分配的更加不均匀,径流集中在汛期,汛期径流量约达年径流量的84.8%,加大了某季节内的洪水、干旱风险。
【总页数】4页(P203-205)
【关键词】降雨;径流;洪水;干旱;年际变化;太湖流域
【作者】万晓凌;毛晓文
【作者单位】江苏省水文水资源勘测局
【正文语种】中文
【中图分类】P333
【相关文献】
1.合水水库降雨径流年内年际变化特性分析 [J], 汪丽娜;李粤安;陈晓宏
2.典型喀斯特流域降水与径流特征分析及径流年际变化的影响因素贡献分解 [J], 徐森;狄崇利;李思亮
3.年际序列分析的2种新方法与旱涝预测模拟
——以太湖流域2017年降雨为例 [J], 秦建国;王琳棋;尤征懿;陈寅达;朱前维;陈娟;朱玲;朱立国;戈禹;范丽萍
4.漳卫河流域径流年际年内变化的量化分析 [J], 刘邑婷;朱志强
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气温和降水的趋势变化模拟
气温和降水的趋势变化模拟
要模拟气温和降水的趋势变化，可以使用时间序列分析和预测方法，如ARIMA 模型或者更复杂的神经网络模型。
首先，收集所需的气温和降水数据，包括历史数据和最新观测数据。
确保数据的时间间隔一致，如每月或每年。
然后，对收集的数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理和平滑处理。
可以使用滑动平均或指数平滑等方法消除随机噪声。
接下来，可以使用ARIMA模型来预测气温和降水的趋势变化。
ARIMA模型是一种常用的时间序列模型，可以预测未来的数值，基于过去的观测和时间间隔的模式。
另外，如果数据集较大，趋势变化比较复杂，可以考虑使用更复杂的神经网络模型，如循环神经网络（RNN）或长短期记忆（LSTM）模型。
这些模型可以捕捉更复杂的非线性关系和长期依赖关系。
使用选定的模型来训练数据和验证模型的性能。
可以将数据集分为训练集和测试集，使用训练集来训练模型，并使用测试集来评估模型的预测性能。
最后，使用训练好的模型来预测未来的气温和降水趋势变化。
根据所需的预测时
间范围，可以预测未来的数值，并绘制出预测结果的趋势变化曲线。
需要注意的是，模拟气温和降水的趋势变化是一个复杂的问题，受到多种因素的综合影响，如气候变化、地理位置和人类活动等。
因此，模型预测结果可能会受到这些因素的不确定性和误差的影响，需要结合实际情况进行合理的解释和判断。
基于多种统计降尺度方法的未来降水预估研究——以青藏高原为例
第４５卷第３期人民珠江 ２０２４年３月 ＰＥＡＲＬＲＩＶＥＲｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｒｅｎｍｉｎｚｈｕｊｉａｎｇ．ｃｎＤＯＩ：１０ ３９６９／ｊ ｉｓｓｎ １００１ ９２３５ ２０２４ ０３ ００２基金项目：国家自然科学基金项目（５２２７９０２４、５１９７９１９８）收稿日期：２０２３－０９－１７作者简介：董前进（１９７９—），男，博士，副教授，主要从事水文气象、水资源规划与管理等工作。
Ｅ－ｍａｉｌ：ｄｑｊｉｎ＠ｗｈｕ．ｅｄｕ．ｃｎ董前进，袁鑫．基于多种统计降尺度方法的未来降水预估研究：以青藏高原为例［Ｊ］．人民珠江，２０２４，４５（３）：１０－１７．基于多种统计降尺度方法的未来降水预估研究———以青藏高原为例董前进，袁 鑫（武汉大学水资源工程与调度全国重点实验室，湖北 武汉 ４３００７２）摘要：虽然第六次耦合模式比较计划（ＣｏｕｐｌｅｄＭｏｄｅｌＩｎｔｅｒｃｏｍｐａｒｉｓｏｎＰｒｏｊｅｃｔ６，ＣＭＩＰ６）能很好地预测大尺度气候要素，但是其在预测流域尺度方面的效果与实测数据仍有差别，尤其是在青藏高原这种高海拔、地形复杂地区，气候模式所产生的误差更大。
基于最新一代高分辨率ＣＭＩＰ６模式历史情景和ＳＳＰ１２６、ＳＳＰ２４５、ＳＳＰ３７０、ＳＳＰ５８５等多种未来气候排放情景，研究使用包括偏差校正、ＫＮＮ、ＳＤＳＭ等多种统计降尺度方法进行降尺度分析，并对各自的预测性能进行了评估，在此基础上使用性能最佳的统计降尺度方式预估青藏高原地区的未来降水，对最终得到的预估降水的时空演变特征进行了详细的分析，并与青藏高原的历史降水情况进行了对比。
结果表明，３种统计降尺度在青藏高原的适用性差异较大，线性回归降尺度方法的性能最佳，其次为偏差校正方法，最差为ＫＮＮ类比方法。
从未来降水预估情况分析，青藏高原未来８０ａ平均降水、降水极值等总体呈上升趋势但上升幅度较小，且空间分布情况变化不大。
研究结果可为青藏高原水资源评价及规划与管理提供科学依据。
《2024年气候变化下基于SWAT模型的钱塘江流域水文过程研究》范文
《气候变化下基于SWAT模型的钱塘江流域水文过程研究》篇一摘要：本文旨在研究气候变化背景下，钱塘江流域水文过程的变化情况。
通过构建SWAT（Soil and Water Assessment Tool）模型，分析流域内水文循环的动态变化，并探讨其与气候变化的关联性。
本文首先介绍SWAT模型及其在钱塘江流域的应用背景，随后阐述模型构建过程、数据分析方法及结果，最后对研究结果进行讨论和总结，以期为钱塘江流域的水资源管理和应对气候变化提供科学依据。
一、引言钱塘江是中国东南沿海地区的重要河流，其流域的水文过程对区域生态环境和经济发展具有重要意义。
近年来，随着全球气候变化的加剧，钱塘江流域的水文循环过程也发生了显著变化。
为了更好地了解这一变化，本文采用SWAT模型对钱塘江流域的水文过程进行研究。
二、SWAT模型及其应用SWAT模型是一种基于物理过程的分布式水文模型，能够模拟流域内水文循环的多个环节，包括降雨、蒸发、径流、土壤水等。
该模型在国内外众多流域的水文研究中得到了广泛应用，为水资源管理、生态环境保护等提供了重要的科学依据。
在钱塘江流域，SWAT模型的应用尚处于起步阶段。
本文通过收集流域内的气象、水文、土壤等数据，构建了适用于钱塘江流域的SWAT模型，以期更好地模拟和预测流域内的水文过程。
三、模型构建与数据分析1. 数据收集与处理：本文收集了钱塘江流域内近十年的气象数据、地形数据、土壤数据等，对数据进行处理和筛选，以确保数据的准确性和可靠性。
2. SWAT模型构建：根据收集到的数据，建立钱塘江流域的SWAT模型。
模型中包括了流域的地理信息、气象信息、土壤信息等，能够较好地模拟流域内的水文循环过程。
3. 模型运行与结果分析：通过模拟不同气候条件下的水文过程，分析钱塘江流域内水文循环的动态变化。
同时，结合实际观测数据，对模型结果进行验证和修正，以提高模型的精度和可靠性。
四、研究结果与讨论1. 水文循环动态变化：通过模拟和实际观测数据对比，发现钱塘江流域的水文循环在气候变化背景下发生了显著变化。
针对江苏省气温和降水的高分辨率降尺度模拟及预估
针对江苏省气温和降水的高分辨率降尺度模拟及预估惠品宏;陈燕;杨杰;韦芬芬;鲁明欣宇【期刊名称】《气象科学》【年(卷),期】2022(42)4【摘要】本文利用WRF模式,以25 km分辨率数值模拟结果作为驱动场,对江苏省现代和未来15 a的气候进行5 km高分辨率降尺度模拟及预估。
结果显示,高分辨率降尺度模拟对其驱动场具有显著的提高,降水的负偏差和气温冷偏差均有所降低,其模拟的降水与气温概率分布与观测更为接近;对于极端指数,WRF模式能够模拟出其基本分布,除连续湿润日数CWD和极端高温TXx之外,高分辨率模拟对其他指数的模拟均有显著的提升。
在RCP8.5排放情景下对未来气候变化的预估表明,江苏降水在夏季以减少为主,在春季则以增加为主,全年平均降水存在减少趋势;未来0~1 mm·d^(-1)的微弱降水发生概率将增加,小雨、中到大雨以及暴雨发生的概率均降低,而暴雨强度的增强导致极端强降水R95显著增加;气温25℃以上高温发生的概率在未来有所增加,而0℃以下的低温发生概率减小,从而导致暖持续日数显著增加,而冷持续日数减小,另外,极端高温和极端低温都有显著的升高。
【总页数】14页(P481-494)【作者】惠品宏;陈燕;杨杰;韦芬芬;鲁明欣宇【作者单位】江苏省气候中心;苏州市气象台;南京信息工程大学大气物理学院【正文语种】中文【中图分类】P467【相关文献】1.利用区域气候模式对我国南方百年气温和降水的动力降尺度模拟2.基于BP-CCA 统计降尺度的中亚春季降水的多模式集合模拟与预估3.6.25 km高分辨率降尺度数据对雄安新区及整个\r京津冀地区未来极端气候事件的预估4.华东地区极端降水动力降尺度模拟及未来预估5.高分辨率区域气候变化降尺度数据对京津冀地区高温GDP和人口暴露度的集合预估因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
太湖流域重要河湖年度分配水量模拟评估分析
太湖流域重要河湖年度分配水量模拟评估分析1. 引言1.1 研究背景太湖流域是中国长江流域的重要支流之一，其水资源在长江流域水资源体系中具有重要地位。
随着经济的快速发展和城市化进程的加快，太湖流域面临着日益加剧的水资源紧缺和污染问题。
在当前严峻的形势下，科学合理地分配太湖流域内各河湖的年度水量显得尤为重要。
过去的水资源管理主要依靠经验和规划来确定水量分配方案，存在着许多不足和局限性。
通过水量模拟评估分析，可以更精确地了解太湖流域内各河湖的水资源状况，为实现合理水资源配置提供科学依据。
结合评估方法和模拟结果分析，可以深入探讨影响水资源分配的因素，从而为完善水资源管理政策和措施提供参考。
本研究旨在利用水量模拟评估技术，对太湖流域内重要河湖的年度水量进行分析和评估，探讨影响水资源分配的关键因素，为太湖流域水资源管理提供科学支撑和决策参考。
【2000字】1.2 研究目的本研究的目的是通过对太湖流域重要河湖的年度分配水量进行模拟评估分析，探讨水资源分配的合理性和科学性。
具体目的包括：1.了解太湖流域的水资源整体情况，包括水资源的总量、分布以及利用状况；2.模拟不同年份不同季节的水量分配情况，分析各河湖的水资源利用情况；3.评估目前水资源利用方式的合理性，发现存在的问题和不足，并提出改进建议；4.研究不同因素对水资源分配的影响，探索未来水资源管理的发展方向。
通过对太湖流域重要河湖年度分配水量的模拟评估分析，旨在为太湖流域水资源管理提供科学依据，促进水资源的合理利用和保护，保障太湖流域水生态环境的持续健康发展。
1.3 研究意义太湖流域是中国最重要的淡水资源区之一，面积广阔，水域丰富。
随着经济的快速发展和人口的增长，太湖流域的水资源面临着巨大的压力。
为了更好地保护太湖流域的水资源，合理分配河湖年度水量至关重要。
本研究旨在通过模拟评估分析，探讨太湖流域河湖年度水量的合理分配方案，为该地区的水资源管理提供科学依据。
研究将通过对太湖流域的概况进行了解，开展河湖年度水量模拟及评估方法研究，分析模拟结果及影响因素，深入挖掘水资源管理中的问题与展望，为太湖流域的水资源保护和可持续利用提供参考和支持。
《2024年气候变化下基于SWAT模型的钱塘江流域水文过程研究》范文
《气候变化下基于SWAT模型的钱塘江流域水文过程研究》篇一摘要：本文以钱塘江流域为研究对象，运用SWAT（Soil and Water Assessment Tools）模型，分析气候变化背景下钱塘江流域的水文过程变化。
通过对流域内气候、地形、土壤等数据的收集与处理，结合SWAT模型进行模拟分析，探讨流域水文循环的动态变化及影响因素，为钱塘江流域水资源管理提供科学依据。
一、引言钱塘江流域作为我国重要的水系之一，其水文过程受到气候变化的影响日益显著。
随着全球气候变暖，钱塘江流域的水资源量、水质及洪水灾害等问题日益突出。
因此，研究气候变化下钱塘江流域的水文过程变化，对于流域水资源管理和生态保护具有重要意义。
本文采用SWAT模型，对钱塘江流域的水文过程进行模拟分析，以期为流域的可持续发展提供科学支持。
二、研究区域与方法（一）研究区域概况介绍钱塘江流域的基本情况，包括地理位置、气候特点、地形地貌、土壤类型等。
（二）SWAT模型简介简述SWAT模型的原理、构成及在水文模拟中的应用。
（三）数据来源与处理说明研究所用数据的来源，包括气象数据、地形数据、土壤数据等，并介绍数据的处理方法。
三、SWAT模型在钱塘江流域的应用（一）模型构建根据钱塘江流域的实际情况，构建SWAT模型。
包括确定空间离散化方法、设定模型参数等。
（二）模型验证通过对比模拟结果与实际观测数据，对模型进行验证和参数调整，确保模型的准确性和可靠性。
四、钱塘江流域水文过程分析（一）水文循环变化分析气候变化下钱塘江流域的水文循环变化，包括降水量、蒸发量、径流量等的变化情况。
（二）影响因素探讨探讨气候变化、地形地貌、土壤类型等因素对钱塘江流域水文过程的影响。
（三）水文过程模拟结果展示SWAT模型模拟的钱塘江流域水文过程的模拟结果，包括径流量的时空分布、水质变化等。
五、结论与建议（一）研究结论总结钱塘江流域水文过程的变化规律及影响因素，强调气候变化对流域水文过程的重要影响。
太湖流域1961-2015年降水趋势分析
收 稿 日 期 ：2019-03-10 第 一 作 者 信 息 ：杨 凤 ，女 ，工 程 师 ，E-mail ：272471939@ 。 基 金 项 目 ：国 家 重 点 研 发 计 划“ 大 数 据 驱 动 的 流 域 智 能 管 理 与 决 策 关 键 技 术 ”（2018YFC0407900）；“ 高 度 城 镇 化 地 区 防 洪 排 涝 实 时 调 度 关 键 技 术 研 究 与 示 范 ”
2020 年 3 月 第 3 期 第 30 卷
Mar.2020 NO.3 VOL.30
研究探讨
STUDIES AND DISCUSSIONS
51
DOI:10.16867/j.issn.1673-9264.2019051
杨凤，高颖会，陈钢 . 太湖流域 1961—2015 年降水趋势分析[J]. 中国防汛抗旱，2020，30（3）：51-54，60. YANG Feng，GAO Yinghui，CHEN Gang.Analysis of precipitation trend in Taihu Lake Basin from 1961 to 2015[J].China Flood & Drought Management，2019，29（3）：51-54，60（. in Chinese）
（2018YFC1508200）。
CHINA FLOOD & DROUGHT MANAGEMENT 中国防汛抗旱
52
研究探讨
STUDIES AND DISCUSSIONS
2020 年 3 月 第 3 期 第 30 卷
Mar.2020 NO.3 VOL.30
日降水量资料分析流域降水趋势。太湖流域地形条件复 同类之间的离差平方和最大，计算方法如下：
《2024年统计降尺度法对未来区域气候变化情景预估的研究进展》范文
《统计降尺度法对未来区域气候变化情景预估的研究进展》篇一一、引言随着全球气候变化的日益加剧，区域气候变化情景预估成为了科研领域的重要课题。
统计降尺度法作为一种有效的手段，被广泛应用于区域气候变化的研究中。
本文旨在探讨统计降尺度法在区域气候变化情景预估方面的研究进展，以期为相关研究提供参考。
二、统计降尺度法概述统计降尺度法是一种将全球气候模式的结果转化为区域尺度的气候预测的方法。
该方法通过将大尺度的气候变量与区域尺度的气象要素进行统计分析，建立降尺度模型，进而对未来区域气候变化进行预估。
统计降尺度法具有较高的灵活性和可操作性，适用于不同区域的气候变化研究。
三、研究进展1. 降尺度模型的发展随着计算机技术的不断发展，统计降尺度模型逐渐向精细化、复杂化方向发展。
目前，常用的降尺度模型包括回归模型、神经网络模型、机器学习模型等。
这些模型在处理不同类型的气候变量时，具有较高的准确性和可靠性。
同时，研究者们还在不断探索新的降尺度模型，以提高预测精度和可靠性。
2. 区域气候变化情景预估通过应用统计降尺度法，研究者们对未来区域气候变化进行了大量的情景预估。
这些预估涉及温度、降水、风速等多个气象要素，以及农业、水资源、生态环境等多个领域。
研究表明，未来区域气候变化将给这些领域带来重大影响，需要采取相应的应对措施。
3. 影响因素的探讨在统计降尺度法的研究中，研究者们还探讨了影响区域气候变化的因素。
这些因素包括自然因素（如地形、植被、海洋等）和人为因素（如城市化、工业化、农业活动等）。
通过对这些因素的分析，可以更好地理解区域气候变化的机制和过程，为制定应对措施提供科学依据。
四、存在的问题与展望尽管统计降尺度法在区域气候变化情景预估方面取得了显著的进展，但仍存在一些问题。
首先，降尺度模型的精度和可靠性仍需进一步提高。
其次，影响因素的复杂性使得预估结果存在一定的不确定性。
此外，统计降尺度法的研究还需要更多的实地观测数据和实验验证。
《2024年气候变化下基于SWAT模型的钱塘江流域水文过程研究》范文
《气候变化下基于SWAT模型的钱塘江流域水文过程研究》篇一一、引言钱塘江作为中国东部的最大河流之一，其流域的生态环境和水资源对于周边地区具有举足轻重的意义。
近年来，随着全球气候变化的加剧，钱塘江流域的水文过程也面临着新的挑战。
本研究利用SWAT（Soil and Water Assessment Tool）模型，对钱塘江流域的水文过程进行深入研究，旨在理解气候变化对流域水文循环的影响，并为流域水资源管理和环境保护提供科学依据。
二、SWAT模型及其应用SWAT模型是一种基于物理机制的分布式水文模型，能够对较大空间尺度的流域进行长期连续的水文模拟。
模型涵盖了复杂的气候-水文-生态系统的交互作用，被广泛应用于全球范围内各种气候条件下的流域研究。
在钱塘江流域的水文过程研究中，SWAT模型的应用将有助于我们更准确地模拟和预测流域的水文变化。
三、钱塘江流域概况钱塘江流域位于中国东部沿海地区，涵盖了多个省份和城市。
流域内气候类型多样，受到季风气候的影响显著。
近年来，随着城市化进程的加快和气候变化的影响，钱塘江流域的水文过程发生了明显变化。
这些变化不仅影响了流域内的生态环境，也对周边地区的经济和社会发展产生了深远影响。
四、模型构建与参数校准本研究基于SWAT模型构建了钱塘江流域的水文模型。
在模型构建过程中，我们根据流域的地理、气候和土壤等数据，确定了模型的参数和结构。
随后，我们利用历史水文数据对模型进行了校准和验证，确保模型的准确性和可靠性。
五、气候变化对钱塘江流域水文过程的影响通过SWAT模型模拟的结果显示，气候变化对钱塘江流域的水文过程产生了显著影响。
首先，随着全球气温的升高，钱塘江流域的蒸发量有所增加，导致河流径流量的减少。
其次，气候变化还影响了流域的降水模式，使得极端气候事件（如暴雨和干旱）的频率和强度增加。
这些变化不仅影响了流域的水资源供应，也对生态系统和农业生产造成了负面影响。
六、管理策略与建议为了应对气候变化对钱塘江流域水文过程的影响，我们提出了以下管理策略与建议：1. 加强监测：建立和完善流域水文监测网络，实时监测流域的水文变化，为决策提供科学依据。
应用统计降尺度方法预估江淮流域未来降水（可编辑）
应用统计降尺度方法预估江淮流域未来降水第23卷第1期水科学进展V01．23，No．17>2012年1月ADVANCESINWATERSCIENCE Jan．。
2012DOI：CNKI：32．1309．P．20120104．2012．005应用统计降尺度方法预估江淮流域未来降水刘向培1，王汉杰2，何明元11．解放军理工大学气象学院，江苏南京211101；2．空军装备研究院航空气象防化研究所，北京100085摘要：统计降尺度方法广泛应用于弥补大气环流模式 GCM 模拟区域气候变化能力较弱的不足。
利用1960～2009年的NCEP／NCAR再分析资料和江淮流域52个站点降水观测资料，通过敏感性分析，针对4个季节分别选择lO个大尺度预测因子，采用主成分分析 PCA 和支持向量机 SVM 相结合的方法，建立了江淮流域降水统计降尺度模型。
检验结果表明，该模型获取的江淮流域降水的偏差显著减小，能够描述降水在月、年尺度的变化，适用于HadCM3输出的大尺度气候场，具有预测未来降水变化的能力。
将统计降尺度模型应用于HadCM3在A2情节两个时间尺度分析江淮流域未来降水变化。
结果表明，相对1960～1999年，未来3个时段的降水有小幅增加，其中2080―2099年增幅最大，为3．6mm；在未来3个时段的不同季节，降水变化呈现出不同特征。
关键词：统计降尺度；降水；支持向量机；江淮流域中图分类号：P468．0 文献标志码：A 文章编号：1001―679l 2012 01-0029-09大气环流模式 GCM 是目前进行全球气候模拟的有效工具…，广泛应用于全球气候变化研究中旧。
GCM的模拟结果能够反映全球气候变化的主要特征，但由于其空间分辨率较低，对受局地特征影响较大的区域气候的模拟能力较弱"…。
而具有较高分辨率的区域气候数据在气候变化的相关研究中起着更为重要的作用怕…。
目前，有两种方法可以弥补GCM模拟区域气候变化能力较弱的不足：一是发展高分辨率的GCM模式；二是采用降尺度方法。
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
事件趋于增加
［ ４］
、 湖泊水体萎缩
［ ５］
和湿地生态面临威胁
［ ６］
等问
题 。 在气候变化背景下未 来 这 种 态 势 是 否 会 持 续 恶 化 ？ 亟 需 对鄱阳湖的水文气 候 状 况 做 出 评 估 和 预 测 。 为 了 研 究 气 候 变 化对区域水文水资源的影响 ， 解决气候 模 式 的 空 间 和 时 间 尺 度 与水文模型不匹配的问题 ， 通常利用 降 尺 度 方 法 ， 把大尺度、 低 分辨率的 Ｇ ＣＭ 输出信息转化为区域的地面气候变化信息 。 其 中采用统计降尺度方 法 进 行 尺 度 降 解 是 最 为 简 便 快 速 和 易 于 推广的方法 。 Ｓ Ｄ Ｓ Ｍ 统计降尺度 方 法 是 目 前 世 界 上 应 用 最 为 广 泛 的 统 计降尺度方法之一 。 该 模 型 综 合 了 天 气 发 生 器 和 多 元 线 性 回
２］ 。 鄱阳 湖 生 态 环 境 极 其 重 要 但 是 同 时 也 具 有 脆 机组成部分 ［
１ 研究区域和数据
湖口通向长 鄱阳湖位 于 长 江 中 下 游 南 岸 的 江 西 省 北 部 ， 江， 是一个过水 性 吞 吐 型 湖 泊 。 湖 口 站 历 史 最 高 水 位 为 １ ９ ９ ８ ， 年７月３ 吴淞 基 面 高 程 ） 相应湖面面积４ ０ 日的 ２ ２． ５ ９ｍ（ ０ ７ ０
６ ３
（ ） 文章编号 ： ２ ０ ０ ０ ０ ７ ２ ８ ４ ２ ０ １ ５ ０ ７ ０ ３ ６ ８ １ － － －
中国农村水利水Байду номын сангаас ·２ ０ １ ５ 年第 ７ 期
鄱阳湖流域未来降水和气温变化模拟预测
— — 基于 Ｓ — Ｄ Ｓ Ｍ 统计降尺度方法
应用统计降尺度方法预估江淮流域未来降水
应用统计降尺度方法预估江淮流域未来降水刘向培;王汉杰;何明元【期刊名称】《水科学进展》【年(卷),期】2012(23)1【摘要】统计降尺度方法广泛应用于弥补大气环流模式(GCM)模拟区域气候变化能力较弱的不足。
利用1960～2009年的NCEP/NCAR再分析资料和江淮流域52个站点降水观测资料,通过敏感性分析,针对4个季节分别选择10个大尺度预测因子,采用主成分分析(PCA)和支持向量机(SVM)相结合的方法,建立了江淮流域降水统计降尺度模型。
检验结果表明,该模型获取的江淮流域降水的偏差显著减小,能够描述降水在月、年尺度的变化,适用于HadCM3输出的大尺度气候场,具有预测未来降水变化的能力。
将统计降尺度模型应用于HadCM3在A2情景下输出的2020～2099年大尺度预测因子,分3个时段:2020～2039年,2050～2069年和2080～2099年,从年和季节两个时间尺度分析江淮流域未来降水变化。
结果表明,相对1960～1999年,未来3个时段的降水有小幅增加,其中2080～2099年增幅最大,为3.6 mm;在未来3个时段的不同季节,降水变化呈现出不同特征。
【总页数】9页(P29-37)【关键词】统计降尺度;降水;支持向量机;江淮流域【作者】刘向培;王汉杰;何明元【作者单位】解放军理工大学气象学院;空军装备研究院航空气象防化研究所【正文语种】中文【中图分类】P468.0【相关文献】1.基于ASD统计降尺度模型的开都河流域未来气候预估 [J], 何旦旦;徐长春;刘靖朝;何金苹2.基于统计降尺度模型的江淮流域极端气候的模拟与预估 [J], 陈威霖;江志红;黄强3.SDSM统计降尺度方法对江淮地区地面气温模拟能力评估及其未来情景预估 [J], 刘敏;王冀;刘文军4.基于转移累计概率分布统计降尺度方法的未来降水预估研究:以湖南省为例 [J], 周莉;江志红5.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 [J], 严文武;余丽华;程海洲因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
一种分离时间尺度的统计降尺度模型的建立和应用——以华北汛期降水为例
一种分离时间尺度的统计降尺度模型的建立和应用——以华北汛期降水为例郭彦;李建平【摘要】针对预报量变化中存在受不同物理因子控制的不同时间尺度变率特征,本文提出了分离时间尺度的统计降尺度模型.应用滤波方法,将不同尺度的变率分量分开,在各自对应的时间尺度上利用不同的大尺度气候因子分别建立降尺度模型.华北汛期(7～8月)降水具有年际变率和年代际变率,本文以华北汛期降水为例利用分离时间尺度的统计降尺度模型进行预测研究.采用的预报因子来自海平面气压场、500 hPa位势高度场、850 hPa经向风场和海表温度场以及一些已知的大尺度气候指数.利用基于交叉检验的逐步回归法建立模型.结果表明,年际尺度上,华北汛期降水与前期6月赤道中东太平洋海温以及同期中国东部的低层经向风密切相关；年代际尺度上,在东印度洋—西太平洋暖池海温的作用下,华北降水与前期6月西南印度洋海平面气压有同步变化关系.年际模型和年代际模型的结果相加得到对总降水量的降尺度结果.1991～2008年的独立检验中,模型估计的降水和观测降水的相关系数是0.82,平均均方根误差是14.8％.结合模式的回报资料,利用降尺度模型对1991～2001年的华北汛期降水进行回报试验.相比于模式直接预测的降水,降尺度模型预测的结果有明显改进.改进了模式预测中年际变率过小的问题,与观测降水的相关系数由0.12提高到0.45.%A time-scale decomposition (TSD) approach was introduced to statistically downscale the predictand which contains distinct variablity linked with distinct large-scale predictors. It decomposed both the predictand and the predictors into distinct components through filtering and calibrated distinct predictive equations, respectively. Due to the interannual and inter-decadal variability in July-August North Chinarainfall, it was used as a case to be downscaled by TSD approach. Sea level pressure, 500-hPa geopotential height, 850-hPa meridional wind, and sea surface temperature were considered as predictor parameters; several well-known large-scale climate indices were also taken as potential predictors. An approach of cross-validation-based stepwise regression was used to formulate the regression equations. The downscaling model for the interannual rainfall variability was linked to the sea surface temperature over the mid-eastern tropical Pacific in June and the 850-hPa meridional wind over East China in JulyAugust, while that for the inter-decadal rainfall variability was related to the sea level pressure over the southwestern Indian Ocean in June under the effect of sea surface temperature over the Indian Ocean - Pacific warm pool. The downscaled interannual and inter-decadal rainfall components were added together to obtain the downscaled total rainfall. The results in the independent validation period (1991 - 2008) showed that the TSD approach performed well to downscale July - August North China rainfall with the correlation coefficient of 0. 82 and relative root-meansquare error of 14. 8%. With the hindcasted predictors by general circulation models (GCMs), the downscaling model was used to hindcast July - August North China rainfall over 1991 - 2001. Compared to GCM-hindcasted rainfall, the downscaling model showed better performance, which improved the original bias in terms of insufficient interannual variation in GCM hindcast The correlation coefficient between the observed and downscaled rainfall reached 0. 45, much higher than 0.12 in GCM hindcast.【期刊名称】《大气科学》【年(卷),期】2012(036)002【总页数】12页(P385-396)【关键词】统计降尺度;分离时间尺度;华北;汛期降水;预测【作者】郭彦;李建平【作者单位】中国科学院大气物理研究所大气科学和地球流体力学数值模拟国家重点实验室,北京100029;中国科学院研究生院,北京100049;中国科学院大气物理研究所大气科学和地球流体力学数值模拟国家重点实验室,北京100029【正文语种】中文【中图分类】P461我国东临太平洋，西南是青藏高原，独特的大地形和海陆分布使得我国东部处于最大的季风区——东亚季风区内，其夏季降水受到季风系统以及北部中高纬环流的影响，变率复杂，旱涝灾害多发（黄荣辉等，2008）。
5-1-区域气候变化统计降尺度研究进展_朱宏伟
生态学报2011,31(9):2602 2609Ac ta Ecologica S inica区域气候变化统计降尺度研究进展朱宏伟1,杨 森2,赵旭喆2,熊友才1,2,王绍明1,张 霞1,*(1.石河子大学生命科学学院,石河子 832003;2.兰州大学干旱与草地生态教育部重点实验室,兰州 730000)摘要:统计降尺度方法(the Statisti ca l Downsca ling M e t hods,SD M)是为合理预测区域尺度的气候变化情景而提出的新型研究方法。
统计降尺度法利用多年大气环流的观测资料建立大尺度气候要素和区域气候要素之间的统计关系,并用独立的观测资料检验这种关系的合理性。
把这种关系应用于大气环流模式(G loba l at mo spheric genera l circu lati on m odels,GC M s)中输出大尺度气候信息,来预估区域未来的气候变化情景(如气温和降水)。
同时,10a来降尺度方法在生态过程模拟以及气候变化与生态预报关系拟合研究方面也取得一定进展。
对统计降尺度方法概念的内涵和外延、基本原理和操作步骤的创新研究方面进行了综述,归纳了该方法在模拟区域气候变化中的应用进展、研究热点及发展趋势,介绍了降尺度在生态预报中的相关应用,为相关研究提供参考。
关键词:全球变化;区域气候预测;统计降尺度法;生态预报;研究进展R ecent advances on regional cli m ate change by statistical downscali ng m ethods Z HU H ongw ei1,YANG Sen2,Z HAO Xuzhe2,X I O NG Youca i1,2,WANG Shao m ing1,Z HANG X ia1,*1C olle ge of L i fe Sc i ence,Sh i h e zi University,Shihezi832003,China2M OE K e y La boratory of A ri d and G ra ssl and E col ogy,Lanzhou Universit y,Lanzh ou730000,Ch i naAbstract:The statistical do wnscali ng m ethods(SD M s)are reasonable forecast tools wh ic h w ere recent l y proposed f or clm i ate change scenari os at a reg i onal scale.The SDM are used to establish lar ge scale clm i ate factors,the regional statistical relationsh i p bet w een the clm i ate factors usi ng years o f observat i ons of at m ospheric circulati on,and to test the suitability of t h is re l ationsh i p usi ng i ndepe nde nt observations.Furt her m ore,the relationsh i p is applie d to at m ospheric general circulat i on models(G lobal at mospheric general c irc ulation models,GCM s)to produce lar ge scale clm i ate i nfor mat i on and pre d ict f uture reg i onal clm i ate change scenari os(suc h as te mperature a nd preci pitat i on).In recent years, a variety of sophist i cate d statistical do wnscaling methods have been developed to meet the needs of do mestic and i nter national clm i ate pre d i ction progr a m s a nd to prov i de effect i ve support for reg i onal ecosyste m manage m ent.H o wever,the choice of different stat i st icalm ethods i n a part ic ular reg i on m ust be hi ghl y targeted and effect i ve.It is w idel y accepted that reasonable and c onsi ste nt m eteorological i nput data is a critical factor for modeli ng re g i onal clm i ate change at d ifferent levels.Previous stud i es sho w ed that the GCM s provide the m eans of est m i ating clm i ate change i n the fut ure by prov i d i ng a t m i e series of clm i atic varia b l es.H o wever,there are t wo ma i n proble m s if GC M outputs are directl y use d for reg i onal m i pact studies:1)they are biasedw ith respect to obser vati ons of present clm i ate,and2)the spatial sca le is frequentl y too coarse. T herefore,dyna m ic do wnscaling m et hods e mploy reg i ona l clm i ate models(RCM s),using the output of GCM s as forcing and boundar y condit i ons.The RC M s prov i de sufficie nt i nfor mation for eco l og ical and hydr o l ogical modeli ng o f the m i pact of expecte d clm i ate change at d ifferent levels.O ver t he last decade,quite a fe w studies on the SD M s have been conducted and appli ed i n ec o l ogical predict i on.The recently proposed t heory"coupli ng hu m an and natural syste m s"pr ovides us w it h the possibility of incor porati ng the SDM i n ec o l ogical prediction.In th i s paper,we designed a flo w chart to ill ustrate them ethod of ecological forecasti ng.Due to t he co mplex ity of ec o l ogical pr ocesses,w e c o ll ected a series of factors i ncludi ng social and基金项目:国家重点基础研究发展计划资助项目(973项目)(2009CB825101);国家自然科学基金项目(30670321)收稿日期:2010 10 31; 修订日期:2011 02 22*通讯作者C orres pond i ng author.E m ai:l x i az h@s h z natural factors whic h influence the changes in ecosyste m and reg i onal clm i ate .The m odel proposed here w ill undoubtedly validite and e mphasize the m i portance of the accuracy o f the results on ecolog i ca l forecasti ng .I n the past 10years ,so m e sc ho lars have developed ne w techn i ques or m ethods to forecast eco l og ical pheno mena ,suc h as biolog i ca l i nvasi on ,agr o eco l og ical safety ,f orest carbon si nks ,biolog i cal diversity change ,the eco l og ical carr y i ng capac ity and ot her forecasts .S i gn ificant breakt hroughs have been achieved i n the SDM s of the i nteract i ons bet wee n clm i ate c hange a nd eco l ogical f orecasts .R ecent advances on connotati on and exte nsion of the concept ,basi c pri nci ples and operati ng procedures of SD M s w ere summarized .Th i s paper su mm arizes the appli ca b l e progress ,hot issues and devel opm e ntal trends of the SD M s i n sm i ulat i ng re g ional clm i ate change .T he rev ie w pr ovi des so me initial approac hes for the constructi on of m eteorological and eco l og ical pre d iction models and serves as a reference f or related researc h .K eyW ords :global c ha nge ;estm i at i on of reg i onal clm i ate ;stat i st ical do wnscali ng m ethods ;ecolog ical f orecasts ;advances全球变化已经影响到人类生存环境的各个方面,其中全球气候变暖及其影响空间幅度的差异,必然引起区域降水和气温的变化。
我国未来温度变化的统计降尺度预估
我国未来温度变化的统计降尺度预估高红霞;汤剑平【期刊名称】《南京大学学报：自然科学版》【年(卷),期】2010(46)6【摘要】利用我国近600个地面测站的逐日温度观测资料、美国国家环境预报中心和美国大气科学研究中心再分析资料的大尺度气候变量,采用基于多元线形回归的统计降尺度方法,对1970-1999年我国1月和7月的月平均地面温度进行了统计降尺度分析,并将统计降尺度模型应用于未来气候情景下,对21世纪3个时段(2010-2039,2040-2069,2070-2099)的地面温度变化进行预估,对比分析了A2排放情景下多个模式的降尺度效果.结果表明,基于多元线性回归的统计降尺度方法在我国地面温度的模拟分析中是合理可用的.对于当前时段的模拟,降尺度方法能够明显改善模式对地面温度的模拟效果,并且东部好于西部,平原好于山地,尤其是7月份,当各模式对地面温度的模拟结果与观测资料相差较大的情况下,降尺度方法仍然能得到较好的结果;对于未来气候情景的预估方面,大部分站点温度都表现为明显的上升趋势,并且升温幅度北方高于南方,西部高于东部.【总页数】12页(P631-642)【关键词】中国地面温度;统计降尺度;多元线性回归;多模式集合【作者】高红霞;汤剑平【作者单位】南京大学大气科学学院【正文语种】中文【中图分类】P467【相关文献】1.统计降尺度方法对青海湖地区气温变化的适用性分析及未来情景预估 [J], 郝美玉2.统计降尺度对西北地区未来气候变化预估 [J], 赵传燕;南忠仁;程国栋;邹松兵;张永忠3.中国近海风场未来气候变化统计降尺度预估 [J], 栗晗;凌铁军;张蕴斐;祖子清;王剑4.统计降尺度方法对青海湖地区气温变化的适用性分析及未来情景预估 [J], 郝美玉;5.基于气候模式统计降尺度技术的未来青海湖水位变化预估 [J], 刘吉峰;李世杰;丁裕国因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买。
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Journal of Water Resources Research 水资源研究, 2014, 3, 107-116Published Online April 2014 in Hans. /journal/jwrr/10.12677/jwrr.2014.32016Prediction of Precipitation andTemperature Change in the Taihu BasinBased on Statistical Downscaling ModelJing Guo1, Danying Wang2, Hua Chen3, Kaiyu Cheng11HydroChina Huadong Engineering Corporation, Hangzhou2Zhejiang Huadong Environment Development Co., Ltd., Hangzhou3State Key Laboratory of Water Resources and Hydropower Engineering Science, Wuhan University, Wuhan Email: guojingking@Received: Nov. 22th, 2013; revised: Dec. 8th, 2013; accepted: Jan. 6th, 2014Copyright © 2014 by authors and Hans Publishers Inc.This work is licensed under the Creative Commons Attribution International License (CC BY)./licenses/by/4.0/AbstractThe observed precipitation series and temperature series from seven national weather stations were used to establish the statistical downscaling model with the NCEP reanalysis data in the Tai-hu basin, respectively. Then, the output data of HadCM3 under A2 and B2 scenarios were inputted to the established automated statistical downscaling model (ASD) to predict the future precipita-tion and temperature changes during 2020s(2010-2039), 2050s(2040-2069) and 2080s(2070- 2099) periods in the Taihu Basin. The results show that the precipitation will be increased first and then decreased during the three future periods under A2 scenarios. However, under B2 sce-narios, the precipitation will be increased during these three periods. For both A2 and B2 scena-rios simulated by HadCM3 outputs, the future temperature will also be increased during these three periods, and the increased trend under A2 scenarios is more significant than the trend un-der B2 scenarios. The research results in this study will be served as a scientific basis for making the future social and economic development plans of the Taihu Basin by the relevant government decision-making.KeywordsClimate Change, Statistical Downscaling, Precipitation; Temperature, Taihu Basin基于统计降尺度模型的太湖流域降水气温变化预测*作者简介：郭靖，男(1982-)，博士，高级工程师，研究方向：气候变化下水资源开发利用研究。
郭靖1，王丹颖2，陈华3，程开宇11中国水电顾问集团华东勘测设计研究院有限公司，杭州2浙江华东环境发展有限公司，杭州3武汉大学水资源与水电工程科学国家重点实验室，武汉Email: guojingking@收稿日期：2013年11月22日；修回日期：2013年12月8日；录用日期：2014年1月6日摘要利用太湖流域7个国家气象站实测降水、气温数据和NCEP再分析数据，分别建立了太湖流域降水、气温统计降尺度模型；在A2和B2排放情景下应用HadCM3的输出数据，预测太湖流域未来2020s(2010~2039年)、2050s(2040~2069年)和2080s(2070~2099年)三个时期降水、气温变化情况。
研究结果表明：A2情景下，未来3个时期太湖流域降水呈先增加后减少趋势，B2情景下，未来3个时期太湖流域降水呈增加趋势；两种气候情景下，未来3个时期太湖流域气温总体呈上升趋势，其中A2情景比B2情景升温趋势更加显著。
本文研究成果可为政府相关决策层制定未来太湖流域社会经济发展规划提供科学的依据。
关键词气候变化，统计降尺度，降水，气温，太湖流域1. 引言工业革命以来，大气中的二氧化碳浓度从280 ppm增加到2010年的398 ppm，并仍以近2.0 ppm/a 的速度在继续增长。
加上其他一些温室气体也在缓慢增加，大气成分和辐射发生改变，气候系统的能量平衡遭到破坏，气候的变化将改变全球水循环的现状，从而引起水资源在时空上的重新分配，并对降水、蒸发、径流、土壤湿度等造成直接或间接的影响。
河流湖泊作为全球水循环的重要载体，首当其冲受到气候变化的影响。
研究气候变化在流域尺度上的影响，对维护流域健康生命，保障流域水资源可持续利用，保证流域社会经济可持续发展具有重要的现实意义[1]。
太湖流域面积约3.69万km2，地处长江三角洲核心区域；北依长江，南濒杭州湾，东临东海，西以茅山、天目山为界，行政分属江苏、浙江、上海、安徽三省一市。
太湖流域地形呈周边高、中间低的碟状分布；西部为山区，中部河网密布，湖泊棋布；太湖位于流域河流水系的中心，多年平均水面面积为2338 km2。
太湖流域属于典型的亚热带季风气候区，受到西太平洋亚热带高压和东南季风的双重影响，气候特征复杂多变；流域年平均气温14.9℃~16.2℃，自北向南递增；多年平均降水量为1177 mm，其中60%的降水集中在5~9月。
降水年内年际变化较大，最大与最小年降水量的比值为2.4倍；年径流量年际变化更大，最大与最小年径流量的比值为15.7倍。
本文应用统计降尺度方法分别建立表征气候变化信息的大尺度气候因子与太湖流域气象站点日降水、日气温之间的统计学关系，预测分析太湖流域未来降水和气温的变化趋势，为未来太湖流域防洪抗旱及水资源管理提供参考依据。
2. 数据选取气候变化研究中一般需要三类数据：气象站点实测地面气象数据、大尺度气候因子观测数据以及全球气候模式(GCM)模拟得到的大尺度气候因子在当前和未来气候条件下的输出数据。
本文选取太湖流域内常州、溧阳、东山、徐家汇、天目山、杭州、平湖等7个国家气象站点的日平均降水和平均气温数据作为实测地面气象数据；其中徐家汇站和天目山站分别采用1961~1998年和1961~1997年的数据系列，其余站点采用1961~2001年的数据系列。
将美国环境预报中心(NCEP)全球再分析日数据(1961~2001年)作为观测的大尺度气候数据，其空间分辨率为3.75˚ × 2.5˚。
在与NCEP数据相同的空间分布中，采用全球气候模式HadCM3在温室气体高排放(A2)和低排放(B2)情景下输出的模拟数据作为当前(1961~2001年)和未来(2010~2099年)大尺度气候因子的模拟数据[2] [3]。
气候因子输出数据格网基本覆盖整个太湖流域，选择格网范围为：117˚30'00''E~121˚15'00''E，30˚00'00''N~32˚30'00''N。
本文采用的NCEP全球再分析日数据和全球气候模式HadCM3数据包含海平面气压、地面气温、500 hPa和850 hPa位势高度场、500 hPa 和850 hPa湿度等26个大尺度气候因子(详见表1)，并且经过同化处理，使得两种数据能够匹配。
太湖流域位置及气象站点分布见图1。
3. 模型建立3.1. 统计降尺度模型全球气候模式(GCM)是目前研究气候变化与气候变异最重要也是最可行的方法。
但是由于GCM的水平网格分辨率一般在104~105km，缺少足够的区域尺度下的气候过程，地形情况以及海陆分布情况等因素，所以将其直接应用到区域尺度是非常困难[4]。
为了弥补GCM在区域气候预测中的不足，水文气象学家提出了尺度降解技术，即将GCM输出的大尺度、低分辨率信息转化为区域尺度的地面气候要素信息。
降尺度技术主要包括统计降尺度法和动力降尺度法两种。
其中，统计降尺度法以其计算量小，节省机时，可以很快地模拟出百年尺度的区域气候信息，可以很容易的应用于不同的GCM模式，可以将大尺度气候信息降解到站点尺度上等特点在国内外得到广泛应用[5]-[10]。
本文采用自动统计降尺度模型ASD (Automated Statistical Downscaling model)，将GCM输出的大尺度、低分辨率的信息转化为区域尺度的地面气候要素信息。
由于篇幅限制，ASD模型的原理详见参考文献[11]和文献[8]，这里不再赘述。
Table 1. The atmospheric variables for predictors from NCEP and HadCM3表1. NCEP和HadCM3输出大尺度气候因子编号变量描述编号变量描述1 mslp 海平面气压场14 p5zh 500 hPa散度场2 p__f 地表地转气流速度场15 p8_f 850 hPa地转气流速度场3 p__u 地表纬向风速场16 p8_u 850 hPa纬向风速场4 p__v 地表经向风速场17 p8_v 850 hPa经向风速场5 p__z 地表涡度场18 p8_z 850 hPa涡度场6 p_th 地表风向场19 p850 850 hPa位势高度场7 p_zh 地表散度场20 p8th 850 hPa风向场8 p5_f 500 hPa地转气流速度场21 p8zh 850 hPa散度场9 p5_u 500 hPa纬向风速场22 rhum 地表相对湿度场10 p5_v 500 hPa经向风速场23 r500 500 hPa相对湿度场11 p5_z 500 hPa涡度场24 r850 850 hPa相对湿度场12 p500 500 hPa位势高度场25 shum 地表比湿场13 p5th 500 hPa风向场26 temp 地表平均气温场Figure 1. Location of the Taihu Basin and the meteorological stations 图1. 太湖流域位置及气象站点分布3.2. 因子选择本文选择站点所在网格包含如海平面气压、地面气温、500 hPa 和850 hPa 位势高度场、500 hPa 和850 hPa 湿度等26个因子作为备选因子与每个站点降水、气温分别建立统计降尺度关系(备选因子如表1所示)。