基于统计降尺度模型的博斯腾湖流域未来气温和降水变化趋势分析

SDSM统计降尺度模型是解决空间尺度不匹配问题的有效工具,它使气候变化响应研究得以在区域尺度上展开。本文将SDSM模型应用于博斯腾湖流域分析它的适用性,并对流域未来气温和降雨的变化趋势进行了预测。以日平均气温、最高气温、最低气温和日平均降雨量为预报量,选取合适的NCEP大气环流因子为预报因子,建立预报量与预报因子间的回归关系。利用1961年-1990年、1991年-2001年的实测数据和NCEP大气变量分别对SDSM模型进行率定和验证,效果较好。把HadCM3输出的A2、B2情景下的大气环流变量作为模型输入变量,模拟流域未来3个时期(2020s、2050s和2090s)的气温和降水变化。结果显示,流域未来日平均气温、最高气温和最低气温都呈现明显上升趋势,升高幅度为:日最高气温>日平均气温>日最低气温,且A2情景下气温增幅略大于B2情景;冬季气温增幅最小,夏季增幅最大;与全国降水的增加趋势不同,博斯腾湖流域未来的年降水量呈现明显减少趋势。分析结果可为博斯腾湖流域开展气候变化的水文响应研究以及气候变化的适应性研究提供科学依据。