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统计降尺度法分析太湖流域未来气候变化情景 总被引:8,自引:2,他引:8
大气环流模型(GCMs)预测的气候变化情景,需通过降尺度处理得出区域尺度上未来气候变化的时空分布信息,才能满足气候变化对资源、环境和社会经济等影响进行评估的需要。本文简单介绍了目前降尺度模式的研究现状,重点分析了统计降尺度的优缺点及适用性,并应用太湖流域7个气象站点基准期(1961年~1990年)日最高气温和最低气温实测资料,对统计降尺度模型(SDSM)进行率定和验证,确定模型应用的预报因子变量,建立未来3个时期(2020s、2050s和2080s)的气温变化情景。结果表明,SDSM模型对于太湖流域日最高气温和最低气温的模拟效果较好,可以很好地模拟太湖流域未来的气温变化。与基准期相比,A2、B2情景下,太湖流域未来3个时期的日最高和最低气温变化情景都表现出明显的上升趋势,且随时间推移增幅明显增大;流域未来3个时期气温的季节变化较为明显,其中冬季增温最显著,秋季次之,春季和夏季变化相对较小。分析成果可为太湖流域未来气候变化情景的构建提供科学依据,以期为决策支持部门提供参考。 相似文献
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传统的课堂教学模式基本上都是只重视传授知识,不注重发展能力,只研究教师如何"教",不重视学生如何"学",课堂氛围死气沉沉,这样的课堂教学是低效的。如何建立高效的课堂教学模式,让学生动起来,让课堂活起来,把学习的主动权还给学生,由被动学习向主动学习转变,最大限度地激发学生的学习积极性,培养学生的学习能力是本次课改实验研究的目的。 相似文献
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