摘要：围绕汉口站水位预报精度提升问题,开展了鄂东北来水对汉口站水位顶托量化研究。复盘了2024年汉口站水位发展过程及水位流量关系变化趋势,辨析了汉口站水位影响因素,定性分析了鄂东北来水对汉口站泄流能力的影响,并以2014年以来鄂东北合成来水顶托典型案例为研究对象,采用经验公式和多元回归方法,以鄂东北合成来水涨幅、汉口站当下水位量级以及该量级下水位上涨1 m时对应的流量变幅为变量,构建了汉口站水位顶托量化模型,量化分析了鄂东北来水对汉口站水位的顶托程度。研究结果表明:鄂东北来水最大涨幅中能够对汉口站水位产生实际影响的流量所占比例为0.3~0.8;汉口站水位顶托量化模型相关系数达到了0.94,检验误差在0.1 m以内,可以较为准确和便捷地计算鄂东北来水对汉口站水位的顶托量,为汉口站水位精细化预报提供了重要参考依据。

摘要：气候内部变率可能引起全球气候模式输出变量(如降雨和气温)偏差非一致性,进而会影响偏差校正方法的结果。因此,本文建立了考虑气候内部变率影响的偏差校正评价框架,采用残留偏差指标定量评价了偏差校正方法在历史和未来时段的偏差校正结果。同时,分别通过4个GCM多成员集合估算了气候内部变率,进而分析气候内部变率模拟值的不确定性对偏差校正评价结果的影响。结果表明,在历史时段,偏差校正方法能够有效地降低GCM输出变量的偏差,使得残留偏差在气候内部变率范围内。在未来时段,偏差校正方法仅仅在一定程度上降低了GCM输出变量的偏差。虽然气候内部变率具有明显的不确定性,但残留偏差依然可能大于气候内部变率。