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气候变化研究进展 ›› 2010, Vol. 6 ›› Issue (01): 15-21.
高超1,曾小凡2,苏布达3,闻余华4,朱进,吴必文5
Xiaofan Zeng1,Su Buda2,Bi-wen WU
摘要: 根据淮河流域14个气象站点1964-2007年观测降水量与温度数据和ECHAM5/ MPI-OM模式在3种排放情景下对该流域2001-2100年的气候预估,利用人工神经网络模型预估淮河蚌埠站2010-2100年逐月径流量变化。计算结果表明:3种排放情景下2010-2100年淮河径流量年际变化幅度差异较大,SRES-A2情景总体处于波动上升趋势,其中2051-2085年上升趋势显著;SRES-A1B情景2024-2037年年平均流量显著降低;SRES-B1情景年平均流量的变率甚小。季节分析表明:春季径流量在2010-2100年变幅最小,距平百分率在-15.1%~18.6%之间小幅波动。夏季平均流量在2040年代前呈下降趋势,之后小幅波动上升。秋、冬季平均流量SRES-A2和SRES-A1B情景变幅显著,其中,秋季SRES-A2情景2060年代距平百分率下降达50.6%,为3种情景下各季节径流量降幅之最;冬季SRES-A1B情景2050年代其增幅达到54.7%,亦为上升幅度之最。
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