【摘 要】
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同时应用统计降尺度模型SDSM（Statistical Downscaling Model）和区域气候模式PRE-CIS（Providing Regional Climate for Impacts Studies）,对太湖流域的日降水量和日最高、最低气
【机 构】
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北京师范大学水科学研究院水沙科学教育部重点实验室,北京市水利科学研究所
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(50979005);中国水利水电科学研究院开放研究基金(IWHRKF200814)
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同时应用统计降尺度模型SDSM（Statistical Downscaling Model）和区域气候模式PRE-CIS（Providing Regional Climate for Impacts Studies）,对太湖流域的日降水量和日最高、最低气温进行降尺度处理,建立未来2021—2050年的气候变化情景,并对比分析两种方法的适用性。结果表明,两种方法模拟的未来时期日最高、最低气温季节和年的变化情景增幅总体上比较一致,高排放情景A2下模拟生成的情景增温幅度较B2情景大,未来时期最高气温增加幅度比最
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