基于主成分分析与逐步回归法的降尺度预报模型及应用

作者：欧阳芬; 吕海深; 黎敏

来源：水电能源科学, 2012, (08): 9-12.

• GCM模型
• 排放情景
• 月平均降水量
• 统计降尺度方法
• 主成分分析
• 淮河流域 GCM model
• emission scenarios
• monthly mean precipitation
• statistical downscaling method
• PCA
• Huaihe River Basin

全球气候模式(GCM)的空间分辨率较低,缺少趋于气候信息,很难精确预测区域尺度的气候变化,而统计降尺度法简单,可弥补此缺陷。结合NCEP数据和国家气象观测站的站点数据构建月平均降水量的统计降尺度模型,选取HadCM3、ECHAM5和CSIRO-Mk3.0模型的SRA2气候排放情景,并采用主成分分析及多元线性回归相结合的方法预测了淮河流域蚌埠上游地区未来30年的降水变化趋势。结果显示,检验期逐月降水量拟合结果较好,未来30年年平均降水量与基准年相比有上升的趋势。

• 单位
  河海大学; 水文水资源与水利工程科学国家重点实验室