摘要
本申请公开了一种流域季节性径流量变化预测及归因方法、系统及介质,方法包括基于流域内月尺度降水、潜在蒸散发以及陆地水储量变化规律,对水文年进行季节性划分;建立GCM与ABCD的多种耦合模型,以预测只考虑未来气候变化情景和同时考虑气候变化与人类活动影响情景下流域径流过程;考虑季尺度Budyko模型,量化季节性尺度上气候变化与人类活动对未来径流变化的相对影响。本申请具有较强的统计基础,能够客观地反映流域水文径流变化规律,并可在季节性时间尺度上充分解耦气候变化与人类活动等因素的复杂关系,为变化环境下水循环过程驱动机制研究提供一种新的技术。
技术关键词
气候变化情景
归因
径流
统计降尺度方法
人类
流域下垫面
指数
陆地
可读存储介质
水文模型
代表
水量
参数
计算机
地下水
综合性
曲线
模块
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样本
自动驾驶系统
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指标
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强化学习技术
机器人控制器
数据
人类