全球变暖已成为不争的事实。气候变化对流域水文过程的影响评估成为当前研究的热点问题，理解水文过程对未来气候变化的响应对地方水资源规划尤为重要。利用多个气候模式与水文模型耦合来分析未来气候变化对水文过程的影响研究是最重要的手段，其中不同来源如气候模式、排放情景、降尺度、水文模型等的不确定性问题成为众多科学家争论的热点。然而，这些研究仅仅利用一种方法定量了各不确定性来源，利用多种不确定性分解方法的研究还未见报道。 

　　中科院新疆生态与地理研究所陈亚宁研究团队利用21个气候模式、2种排放情景、4种降水降尺度方法、3种气温降尺度方法和1个水文模型组成504组模拟，利用两种不确定性分解方法评估了开都河流域未来水文过程变化的不确定性来源问题。结果表明，到21世纪末，在中排放情景（rcp4.5）和高排放情景（rcp8.5）下，降水将增加3.1%至18%和7.0%至22.5%，气温将增加 2.0至3.3℃和4.2至5.5℃，出山口径流变化-26% 至 3.4% 和-38%至-7%。融雪期将提前1至2个月。相对于排放情景和降尺度方法，gcm的不确定性最高。基于标准差方法的gcm不确定性占了总不确定性的55.3%，而基于anova方法的gcm不确定性占了总不确定性的94.1%。研究成果发表在hydrology research上.

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