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作者：雷雅文;顾磊;
单位：武汉大学水资源工程与调度全国重点实验室;华中科技大学土木与水利工程学院;
摘要：提出一种针对长江流域全球气候模式（global climate models, GCMs)输出的降水及气温变量的优化组合方法。首先，利用7个空间指标对国际耦合模式比较计划第6阶段（couple model inter-comparison project phase 6,CMIP6)数据集的不同GCMs输出的降水量及最高、最低气温进行综合排序，并采用简单平均法、随机森林法对子流域及全流域的多GCMs组合进行排序，进而建立各变量GCMs优化组合。针对气候模式数据空间评价较少的问题，提出一种高精度的空间优化组合的融合方法，该方法将空间优化组合问题解耦为单模型排序和多GCMs优化组合的问题。在单模型排序后，基于当前排序结果构建一个组合优化问题，通过求解该问题得到模型优化组合。为GCMs提出了一种有效提高空间精度的融合方法，GCMs经随机森林法组合后对长江流域降水及气温空间模拟效果良好。
关键词：空间指标;;CMIP6气候模式;;多GCMs组合;;随机森林法
基金资助：国家重点研发计划资助项目（编号：2017YFA0603704）;; 湖北省自然科学基金资助项目（编号：2020CFA100）
