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　　《氣候變化對水資源的影響模擬》可供高等院校和科研單位及從事氣候變化對水資源影響、氣候變化的應對與適應、水資源管理的專傢學者、研究生及技術人員參考。

內容簡介

　　《氣候變化對水資源的影響模擬》針對當前氣候變化對水資源影響模擬研究過程中存在的問題開展瞭研究。首先是對氣候模型概況進行瞭介紹，其次是對用於將氣候模型數據轉化到地區尺度的降尺度方法的介紹，最後是水資源模型的應用。在概況介紹部分本書主要描述瞭氣候模擬的不同方法，從簡單的探索性模型到綜閤環流模型都做作瞭相關闡述。在本書的主乾部分，主要探討瞭區域降尺度、氣候變化條件下人類用水、應對氣候風險管理的新興方法三個方麵的問題。本書最後最後列舉瞭眾多案例對書中提到的主乾內容進行瞭總結與歸納。

目錄

總序
原書序
第1章引言
1.1關鍵議題
1.2本書結構
參考文獻
延伸閱讀
第2章天氣與氣候
2.1引言
2.2氣候模型
2.3氣候模型的輸齣
2.4未來氣候變化預測
2.5對主要不確定性的理解
2.6未來幾年可能的研究進展
2.7術語匯編
參考文獻
延展閱讀
第3章區域氣候降尺度
3.1引言
3.2數值天氣預測中降尺度的起源
3.3降尺度方法的迴顧
3.4降尺度概念的發展
3.5降尺度的適用性
3.6結論
參考文獻
第4章人類之水：氣候變化與供水
4.1簡介
4.2供水規劃的水文分析
4.3從水文到水資源可利用量：供需平衡
4.4氣候變化下的供水
參考文獻
第5章氣候風險管理的新興方法
參考文獻
延展閱讀
第6章實例研究
6.1前言
6.2案例1：氣候變化對誇拉伊河流域地區水資源的影響
6.3案例2：氣候變化對水電的影響——以法國阿列日河流域為例
6.4實例3：英國西南部的水資源管理水平實例
參考文獻
圖版

精彩書摘

　　大體上，參數的不確定性可以通過改變某個模型中的參數來産生通常所說的“擾動物理集成”這樣的方法進行直接研究。然而，對所有參數的敏感性的綜閤評估在計算時可能是十分睏難的，尤其是當多個參數同時變化的時候，隻有在使用EMICs（Knuttietal.，2002）或者分布式計算（Stainforthetal.，2005）時纔可行。結構上的不確定性可以通過對比不同模型，即所謂的“多模型集閤”或者“機會集成”來實現，也就是說世界上不同團隊開發的不同模型都在同一個驅動情景下運行。最簡單的量是擴散方法，但受多種原因影響很難對其進行直接解釋。首先，模型數量不夠多，通常是10～20個全球氣候模型。其次，模型不是獨立的，他們都共享相同的假設，數值方法，某些案例中具有相同的代碼。例如，目前所有GCMs都在類似的分辨率下運行，因此需要對相同的過程進行近似，即使是參數化本身的實施是不同的。再次，這些機會總體沒試圖跨越多個不確定性。他們應該是由相同的觀測數據調整的一係列最佳模型的集成，而不是將世界上可能的模型都集中在一起。因此，對於不確定性的正式評估隻有對很多尚未證明確定的假設時纔成立（TebaldiandKnutti，2007）。
　　當在更小的尺度上進行預測時不確定性會增加。這是因為模型的分辨率不足以解決小細節，並且一些不透徹的理解或模擬的流程可能會強烈影響到當地的氣候，但是對於全球尺度來講影響不會那麼大。比起與水文循環或者海冰、冰川、地錶或者植被相關的變量來說，預測與氣溫相關的變量更為可靠。很多與水循環相關的過程在小的空間尺度上運行，需要進行參數化（如雲的形成、冷凝、地形影響）。模型能夠復製並且將過去的降雨趨勢歸於最大尺度上的人類活動（Zhangetal.，2007），並且與某些預測趨勢是一緻的（如高緯度地區降雨的增加和亞熱帶地區的趨於乾旱化）。然而在小尺度上，他們通常與預測的趨勢顯著不同（圖2.8）。
　　……

前言/序言

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