两种统计降尺度模型在太湖流域的应用对比   总被引：1，自引：0，他引：1  

初祁  徐宗学  蒋昕昊 《资源科学》2012,34(12):2323-2336

本研究采用A1B情景下大气环流模式BCCR输出的大气环流预报因子,同时应用两种统计降尺度模型ASD(Automated Statistical Downscaling Model)和SDSM(Statistical Downscaling Model),预测太湖流域8个站点未来两个时期(2046年-2065年和2081年-2100年)的日最高、最低气温和降水。重点针对两种模型中的预报因子选择、模型率定和验证以及建立的未来气候变化情景结果,对比分析两种模型在太湖流域的适用性。结果表明:在预报因子选择方面,依靠人为主观判断的SDSM模型和提供自动预报因子选择方法的ASD模型选择的预报因子基本一致,因此ASD相对优化了预报因子的选择过程。在率定和验证效果上,两种模型对气温的模拟效果较好,对降水的模拟效果不佳,但是ASD的模拟效果要好于SDSM。在未来两个时期,两种模型模拟的未来最高和最低气温变化并不显著,但从多年平均来看,ASD模拟的气温略有上升,而SDSM模拟的气温略有下降;相较气温,未来降水变化较为显著,ASD模拟的降水量增幅明显高于SDSM模拟的降水增幅。综合考虑模拟的结果并结合他人的研究成果,认为ASD对太湖流域未来气候的模拟优于SDSM。  相似文献