简介：根据淮河流域14个气象站点1964—2007年观测降水量与温度数据和ECHAM5／MPI-OM模式在3种排放情景下对该流域2001—2100年的气候预估，利用人工神经网络模型预估淮河蚌埠站2010-2100年逐月径流量变化。计算结果表明：3种排放情景下2010—2100年淮河径流量年际变化幅度差异较大，SRES—A2情景总体处于波动上升趋势，其中2051—2085年上升趋势显著；SRES-A1B情景2024—2037年年平均流量显著降低；SRES—B1情景年平均流量的变率甚小。季节分析表明：春季径流量在2010—2100年变幅最小，距平百分率在15．1％～18．6％：之间小幅波动。夏季平均流量在2040年代前呈下降趋势，之后小幅波动上升。秋、冬季平均流量SRES—A2和SRES—A1B情景变幅显著，其中，秋季SRES—A2情景2060年代距平百分率下降达50.6％，为3种情景下各季节径流量降幅之最；冬季SRES—A1B情景2050年代其增幅达到54．7％，亦为上升幅度之最。
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