基于CMIP6的降水和气温两种降尺度模型研究 以黄河兰州以上为例

来源：水利水运工程学报杂志 2025年第4期北京时间：

作者：孙小茜,王兴平,赵阳,张译尹,邢子康,鞠琴

摘要：获取高分辨率气温和降水数据是流域气候变化及洪旱灾害风险评估的关键基础工作。基于黄河兰州以上流域16个气象站实测气温、降水资料及NCEP再分析数据，筛选最优网格及大气环流因子，建立统计降尺度模型（Statistical Downscaling Model, SDSM）及随机森林（Random Forest, RF）降尺度模型，并利用站点实测数据进行精度评估。在此基础上，选用CMIP6中MRI-ESM2-0气候模式的优选大气环流因子进一步验证两种降尺度模型结果的可靠性。结果表明：（1）率定期（1971—2004年），基于筛选的NCEP再分析数据构建降尺度模型，随机森林模型优于SDSM模型，模拟日均气温纳什效率系数达到0.97，降水模拟在月尺度上纳什效率系数超过0.64。（2）验证期（2005—2014年）采用MRI-ESM2-0模式的优选大气环流因子，相对于SDSM模型，随机森林模型气温降尺度的绝对误差 E_m A\leqslant 0.5 ℃占比提升4.3%， E_m A\geqslant 1.0 ℃占比降低9.1%，月降水量模拟 E_m A\leqslant 2.0 mm比例提升6.7%， E_m A\geqslant 10.0 mm比例降低15.8%，且在降水充沛及稀少月份表现均优于SDSM模型。（3）总体而言，两种降尺度模型在黄河兰州以上流域具有一定的适用性，日气温模拟效果优于降水，随机森林模型模拟精度相对更高。研究结果可为统计降尺度方法在区域上的选择和未来气候变化研究提供参考。

关键词：降尺度, CMIP6气候模式, SDSM模型, 随机森林模型, 黄河兰州以上