基于径流对气候变化敏感性指标的多源数据质量评估
文献类型：学位论文
| 作者 | 倪宁淇 |
| 答辩日期 | 2022-06 |
| 文献子类 | 学术型学位 |
| 授予单位 | 中国科学院大学 |
| 授予地点 | 中国科学院地理科学与资源研究所 |
| 导师 | 刘昌明 ; 刘小莽 |
| 关键词 | 径流敏感性 Budyko GLDAS ISIMIP CMIP 气候变化 |
| 学位名称 | 硕士 |
| 学位专业 | 自然地理学 |
| 英文摘要 | 径流对气候变化的敏感性是指气候要素一定比例的变化导致径流变化的比 例，是反映径流对气候变化响应的重要指标。不断升温的气候环境将加速全球水 循环，改变水资源分配，在此背景下，径流如何响应气候变化成为水循环研究的 重要内容，直接影响到未来水资源可利用量的变化预估。因此，准确评估径流对 气候变化的敏感性对水资源管理至关重要。 在有气象水文实测资料的地区，径流敏感性可通过实测资料估算，然而，对 于资料稀缺地区，径流敏感性的估算依赖于水循环研究常用的气象水文数据集。 近年来，多源气象水文数据集已被广泛应用于径流对气候变化敏感性的分析中， 但目前尚无研究从径流敏感性的角度评价不同数据集。 本研究旨在以实测资料计算的径流敏感性指标为基准，评估全球不同数据集 对径流响应气候变化模拟的质量。所选研究区为中国六大气候条件不同的典型流 域，分别是淮河吴家渡控制流域、黄河兰州控制流域、长江汉口控制流域、松花 江哈尔滨控制流域、塔里木河阿拉尔控制流域、珠江梧州控制流域，待评价的数 据集包括 GLDAS（Global Land Data Assimilation System）、ISIMIP2a（Inter-Sectoral Impact Model Intercomparison Project Phase 2a）、ISIMIP2b、CMIP5（Coupled Model Intercomparison Project Phase 5）、CMIP6 五类数据集共 57 套子数据集的径流敏 感性模拟效果。具体研究内容与结果如下： （1）径流敏感性计算方法评估：从径流敏感性计算结果的合理性以及径流 拟合与预测的效果两种角度评估常用的线性回归法和 Budyko 法。结果表明 Budyko 法更符合水文学机理，且径流预测效果通过显著性检验，推荐 Budyko 法 作为研究区径流敏感性的计算方法。 （2）以实测资料计算的径流敏感性为基准评估多源数据：结果表明 GLDAS 数据集的径流敏感性模拟精度最低，ISIMIP2a、ISIMIP2b、CMIP6 数据集模拟效 果差异较小，CMIP6 相对于 CMIP5 有较大进步；具体到子数据集，ISIMIP2a 中 的 CLM4.0 数据集、CMIP6 中的 UKESM1-0-LL 和 MIROC6、以及 CMIP6 集合 平均数据集在六个流域均都具有较好的径流敏感性模拟效果，适用于不同气候条 件下的径流敏感性分析；集合平均数据集可显著提升径流敏感性模拟质量。 （3）基于实测径流敏感性和 CMIP6 的径流预测：探究径流敏感性的未来变 基于径流对气候变化敏感性指标的多源数据质量评估 II 化，结合实测资料计算的径流敏感性与 CMIP6 的未来降水与潜在蒸散发输出数 据预测径流变化，并与 CMIP6 的径流输出数据对比。结果表明径流敏感性在未 来变化较小，其径流预测结果与 CMIP6 的径流预测结果在 21 世纪前中期具有一 致性。 |
| 学科主题 | 自然地理学 |
| 语种 | 中文 |
| 页码 | 83 |
| 源URL | [http://ir.igsnrr.ac.cn/handle/311030/184492]  |
| 专题 | 地理科学与资源研究所_研究生部 |
| 推荐引用方式 GB/T 7714 | 倪宁淇. 基于径流对气候变化敏感性指标的多源数据质量评估[D]. 中国科学院地理科学与资源研究所. 中国科学院大学. 2022. |
入库方式： OAI收割
来源：地理科学与资源研究所
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