摘要：SDSM(Statistical Downscaling Model)統計降尺度模型是解決空間尺度問題的一種有效工具?；诮y計降尺度技術和GCM輸出數據,結合站點實測數據,將SDSM模型應用在撫河流域,分析了撫河流域未來最高氣溫與最低氣溫的變化趨勢。使用1961-1990年和1991-2005年2個時段的實測數據和NCEP再分析數據,選取合適的NCEP大氣環流因子作為預報因子,建立最高和最低氣溫預報量和預報因子之間的經驗統計關系;并以CanESM2輸出的未來數據(包括RCP2.6、RCP4.5和RCP8.5 3種情景)為輸入,模擬未來3個時期的極端氣溫變化,即A(2006-2035年)、B(2036-2065年)、C(2066-2100年)。結果表明:流域未來最高氣溫和最低氣溫都呈現明顯上升趨勢,最高氣溫和最低氣溫平均增加1.69℃、2.44℃,最低氣溫上升幅度高于最高氣溫;在2種氣溫各個情景下平均增溫約2.07℃,說明未來撫河流域有出現極端高溫天氣的風險。分析結果對撫河流域開展氣候變化的水文響應研究、水資源合理利用及生態環境保護具有重要意義。