【摘 要】
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在模拟水稻水分利用对未来气候变化响应的研究中,考虑气候模式以及降尺度方法的不确定性,有助于获取更加稳健的模拟结果。本文采用SDSM和BP神经网络两种统计降尺度模型分别对
【机 构】
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河海大学水文水资源与水利工程科学国家重点实验室
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在模拟水稻水分利用对未来气候变化响应的研究中,考虑气候模式以及降尺度方法的不确定性,有助于获取更加稳健的模拟结果。本文采用SDSM和BP神经网络两种统计降尺度模型分别对Had CM3和CGCM3两种大气环流模式的3种气候情景（A1B,A2和B2）进行统计降尺度模拟,再基于贝叶斯模型平均方法（BMA）集合降尺度结果,并由此驱动ORYZA2000水稻模型,模拟21世纪中后期（2050s和2080s）3种情景下水稻生长周期、产量、需水量及水分利用效率。结果表明：BMA相对于简单模型平均法（SA）可以更有效地减小
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