区域气候模式降水弥补了高寒山区气象站点稀少的缺陷,是水文模拟的重要驱动变量。然而,高寒山区模式输出降水的总量和频率都存在较大不确定性。因此,改进了用于降水频率纠正的分位数映射法(Quantile Mapping,QM),对中尺度数值预报模式(Weather Research and Forecasting model,WRF)模拟的黑河上游日降水输出数据进行误差订正。选取第95分位和第98分位降水量为阈值,选择2004-2009年为建模时段,2010-2013年为验证时段,使用分段拟合的方法建立传递函数,侧重于对极端降水进行单独订正。研究结果表明:该方法不仅对降水空间分布有明显的改善,对极端降水也有很好的订正效果。订正前模式模拟日降水与台站之间的均方根误差为3.41 mm·d^-1,绝对偏差为115.67 mm·y^-1,订正后均方根误差减少为3.11 mm·d^-1,绝对偏差有明显改善,为60.3 mm·y^-1。订正后流域内年降水空间分布更加合理,年降水量也更接近于观测降水插值结果,其空间相关系数由0.74改善为0.94。春、夏季订正效果优于秋、冬季,其中夏季订正效果较为明显,订正前降水偏差百分比在-0.1~0.1以内的区域面积仅占流域总面积的28%,而订正后占比增加至66%。同时,该方法对极端降水有较好的订正效果,减小了日降水强度(SDII)和极强降水量(R99p)的模拟偏差,订正后的第95分位模拟降水与观测降水插值的相关系数由0.15提高到0.48。本研究为站点稀少的黑河上游提供了一种更有效的误差订正方案,有利于为寒区水文研究获取更精确的降水数据。
利用北京气候中心(BCC)次季节-季节(Sub-seasonal to Seasonal,S2S)预测系统20年(1994-2013年)回报试验数据,在评估BCC S2S预测系统对中国西南地区夏季降水次季节预报性能基础上,进而采用基于奇异值分解(Singular Value Decomposition,S...
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利用北京气候中心(BCC)次季节-季节(Sub-seasonal to Seasonal,S2S)预测系统20年(1994-2013年)回报试验数据,在评估BCC S2S预测系统对中国西南地区夏季降水次季节预报性能基础上,进而采用基于奇异值分解(Singular Value Decomposition,SVD)的误差订正方案对预测结果进行订正。结果表明:BCC S2S预测系统对西南地区夏季降水的次季节预报技巧随起报时间的提前不断下降,在起报时间提前10天以内具有一定预报技巧,而在起报时间提前10天以上基本无技巧,同时存在明显的区域性和年际差异。采用SVD误差订正方案能够较好改善BCC S2S系统对西南地区夏季降水的次季节预测水平,起报时间提前0~10、11~20、21~30天原始预测结果与观测间的异常相关系数分别为0.50,0.31和0.25,订正后分别提高至0.70,0.75和0.70,同时订正后的预测结果与观测间的空间相关系数在起报时间提前0~10天提高了0.3左右,尤其对起报时间提前11~30天的预测结果改进更加明显,空间相关系数提高了0.6左右。
利用1980—2015年6—8月我国逐日降水观测数据评估CWRF模式(Climate-Weather Research and Forecasting model)多种参数化方案对我国夏季日降水的模拟能力,并考察累积概率变换偏差订正法(CDFt)的订正效果通过将广义帕累托分布(GPD)引入...
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利用1980—2015年6—8月我国逐日降水观测数据评估CWRF模式(Climate-Weather Research and Forecasting model)多种参数化方案对我国夏季日降水的模拟能力,并考察累积概率变换偏差订正法(CDFt)的订正效果通过将广义帕累托分布(GPD)引入到偏差订正模型中,提出针对极端降水的累积概率变换偏差订正法(XCDFt),检验和评估其对极端降水订正的适用性。结果显示:CWRF模式微物理过程选用Morrison-aerosol参数化方案组合对我国降水场的模拟较好,CDFt订正效果良好;XCDFt偏差订正模型能够较好地提取模式建模与验证时期变化信号,订正后相比订正前与观测极端降水的概率分布更为接近;经过XCDFt订正后华南、华中和华北地区20年一遇的极端降水重现水平较模拟值更接近观测值,可为CWRF模式提高极端降水的业务预测水平提供参考。
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