摘要：当前小区域的古气候变化研究受模拟资料分辨率和可靠性的严重制约。为了将大区域的气候模拟资料应用到小区域的古气候研究中去,亟待建立有效的降尺度方法。为此以徽鄂地区为例,建立了一个3层BP神经网络拟合模型,利用相关气象要素作为拟合因子,拟合并重建了该地区近千年来1月、7月和年平均的温度和降水序列,通过与观测及模拟资料的对比分析发现,该模型拟合及重建的近千年气候序列有较高的精度和可靠性,能反映小区域气候的年际和年代际变化信号,提高了模拟资料对小区域气候变化的刻画能力。

关键词：bp神经网络 古气候 拟合 重建 

单位：中科院南京地理与湖泊研究所湖泊与环境国家重点实验室 江苏南京210008 中国科学院研究生院 北京100049 南京信息工程大学大气科学学院 江苏南京210044 南京大学大气科学学院 江苏南京210093