基于贝叶斯向量机的GCM与水文模型尺度耦合研究

项目研究以汉江流域为研究区域，采用统计降尺度方法来建立GCM与流域水文模型的尺度耦合机制，研究和评估气候变化或异常对汉江流域水文水资源系统的影响。通过相关分析来确定和选择大尺度气候因子，并用主成分分析方法对气候因子数据集进行降维和压缩；应用贝叶斯回归向量机（RVM）作为统计降尺度方法的模式，建立大气环流因子和汉江流域水文气象要素之间的统计关系，产生汉江流域未来气候变化情景；建立汉江流域VIC分布式水文模型，构建基于RVM的GCM与VIC分布式水文模型尺度耦合机制，预测和评估气候变化或异常汉江流域未来径流量的影响。本项目的成功实施将为研究气候变化或异常对水文水资源系统的影响提供理论和技术支持，填补我国在建立综合的 GCM-统计降尺度-流域水文模型的空白，也可为其它行业研究气候变化或异常影响提供研究思路，具有重要的科学意义和实践应用价值。