全球气候模型在洪水频率分析中的缩放：我们现在处于何种状态？

摘要 本文探讨了将全球气候模型（GCMs）的结果缩放到对水文影响研究相关的尺度的问题。GCM输出通常在约3°纬度和4°经度的空间分辨率下进行，目前在短于1个月的时间尺度上并不被认为可靠。洪水状态评估所需的连续降雨-径流建模需要日常甚至按小时步骤输入的数据。本文回顾了文献中提出的以更小空间和时间分辨率缩放GCM结果的不同方法。这些方法，从简单的插值到更复杂的动态建模，通过多重回归和天气生成器，通常直接基于GCM输出，有时在日常时间步骤上。采用的方法是一种简单的经验方法，基于HadCM2温室气体实验在2050年代的建模月变化。根据相同的月份变化推导出三个每日降雨情景，代表降雨状态的不同可能变化。第一个情景代表锋面系统发生的增加，对应降雨强度的下降；第二个对应对流风暴型降雨的增加，以极端事件和更高强度为特征；第三个假设每月降雨增加而降雨变异性不变。一个已校准的针对塞文河流域的连续每日降雨-径流模型被用来生成1961-90基线期和2050年代的每日流量系列，并进行峰值超出阈值分析，以生成这两个时间范围的洪水频率分布。虽然这三个情景都导致极端洪水事件的大小和频率增加，但影响受到应用的每日降雨情景类型的强烈影响。我们得出结论，如果下一代GCM能够产生更可靠的降雨变异性估计，则可以使用天气生成器而非经验方法来开发更适当的降雨情景推导方法。版权 © 2002 John Wiley & Sons, Ltd.