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Streamflow estimation for six UK catchments under future climate scenarios

机译：未来气候情景下英国六个流域的流量估算

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Possible changes in streamflow in response to climate variation are crucial for anthropological and ecological systems. However, estimates of precipitation under future climate scenarios are notoriously uncertain. In this article, rainfall time series are generated by the generalized linear model (GLM) approach in which stochastic time series are generated using alternative climate model output variables and potential evaporation series estimated by a temperature method. These have been input to a conceptual rainfall-runoff model (pd4-2par) to simulate the daily streamflows for six UK catchments for a set of climate scenarios using seven global circulation models (GCMs) and regional circulation models (RCMs). The performance of the combined methodology in reproducing observed streamflows is generally good. Results of future climate scenarios show significant variability between different catchments, and very large variability between different climate models. It is concluded that the GLM methodology is promising, and can readily be extended to support distributed hydrological modelling.
机译：响应气候变化，水流的可能变化对于人类学和生态系统至关重要。但是，众所周知，未来气候情景下的降水估计是不确定的。在本文中，降雨时间序列是通过广义线性模型（GLM）方法生成的，其中，使用替代气候模型输出变量和通过温度方法估算的潜在蒸发序列来生成随机时间序列。这些已输入到概念性降雨径流模型（pd4-2par）中，以使用七个全球环流模型（GCM）和区域环流模型（RCM）来模拟一组气候情景下英国六个集水区的日流量。组合方法在再现观察到的流量方面的性能通常很好。未来气候情景的结果表明，不同集水区之间存在很大的差异，不同气候模型之间的差异也很大。结论是，GLM方法学是有前途的，可以很容易地扩展以支持分布式水文建模。

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