基于SDSM的疏勒河流域气候变化统计降尺度研究

摘要

疏勒河流域属于气候变化敏感区和生态脆弱区,开展该流域未来气候变化研究,对于水资源合理利用及生态环境保护具有重要意义.为预估该流域的未来气候变化,采用SDSM(statistical downscaling model)模型,根据6个地面气象站41年(1961-2001年)的观测数据、NCEP数据和HadCM3模式模拟数据开展未来气温和降水降尺度研究.结果表明:SDSM对气温的月值模拟精度较高,各站月平均气温纳什效率系数均在0.98以上;SDSM对降水的月值模拟值较实测值整体偏高,模拟效果最好的托勒站月累计降水的纳什效率系数达到0.6.SDSM能较好地模拟气温的年际变化,模拟的年际变化趋势与实测值相差不大;但SDSM对降水的年际变化模拟较差,一些站点的变化趋势方向相反,趋势模拟最好的站点为托勒站和瓜州站.根据SDSM预估结果,与1961-2001年平均值相比,2020-2039年各站点的平均气温均有所升高,A2情景下升幅为(0.8～1.9)℃,B2情景下升幅为(1～2)℃;降水在A2和B2情景下差别不大,其中托勒站减少约54 mm,马鬃山站增加6 mm.研究发现,除托勒站外,疏勒河流域与预报变量相关性最高的预报因子并不在站点所在网格,而是其东侧网格,其原因有待进一步研究.