Blunt extension of discrete universal multifractal cascades: development and application to downscaling     

Auguste Gires  Ioulia Tchiguirinskaia  Daniel Schertzer 《水文科学杂志》2020,65(7):1204-1220

ABSTRACT

Scale issues are ubiquitous in geosciences. Because of their simplicity and intuitiveness, and despite strong limitations, notably its non-stationarity features, discrete random multiplicative cascade processes are very often used to address these scale issues. A novel approach based on the parsimonious framework of Universal Multifractals (UM) is introduced to tackle this issue while preserving the simple structure of discrete cascades. It basically consists in smoothing at each cascade step the random multiplicative increments with the help of a geometric interpolation over a moving window. The window size enables to introduce non-conservativeness in the simulated fields. It is established theoretically,] and numerically confirmed, that the simulated fields also exhibit a multifractal behaviour with expected features. It is shown that such an approach remains valid over a limited range of UM parameters. Finally, we test downscaling of rainfall fields with the help of this blunt discrete cascade process, and we discuss challenges for future developments.  相似文献   

CWRF降尺度提高BCC_CSM1.1m对中国夏季降水跨季度动力预测能力          下载免费PDF全文

张焓  梁信忠  汪方  谢冰  李清泉 《大气科学学报》2023,46(2):161-179

利用CWRF模式(Climate-Weather Research and Forecasting model)对国家气候中心BCC_CSM1.1m业务预测模式短期气候预测结果进行中国区域降尺度,并使用1991—2010年3—8月逐日气温降水观测数据评估预测能力。结果表明:CWRF预测地面2 m气温、降水气候平均态的空间分布比BCC_CSM1.1m更接近观测,分布误差更小;在保持总体技巧不低于BCC_CSM1.1m的同时,CWRF对我国华东和华中地区的降水年际变化预测准确率更高;对不同强度的降水预测CWRF表现均优于BCC_CSM1.1 m模式,尤其在极端降水预测准确率上更优。总之,得益于更高的空间分辨率和优化的低空物理过程模拟,CWRF降尺度可以提高中国夏季跨季度降水预测能力。  相似文献   

基于统计降尺度方法的陕西省月气温预测分析          下载免费PDF全文

魏娜  贺晨昕  刘佩佩 《干旱区地理》2018,41(6):1178-1183

从短期气候预测的实际出发,针对月尺度的气温分县预测,使用逐步回归和主成分分析（即经验正交函数）的统计降尺度方法,利用地面观测站的气温资料、美国国家环境预报中心和美国大气科学研究中心的大尺度气候变量（NCEP/NCAR）和国家气候中心月动力延伸预报模式资料（DERF）,对1982-2015年陕西省96个县区的1月和7月气温进行预测,建立统计降尺度模型,并采用交叉检验方法检验模型的预测效果,表明基于经验正交函数和逐步回归的统计降尺度方法在陕西省1月和7月气温的预测中是合理可用的。全省96个县区1月份预测值与观测值距平符号一致率大于60%达到了50个县区,7月份大于60%达到了60个县区。预测值可以较好的预测出气温变化趋势,但预测值变化幅度明显小于观测值。  相似文献   

陕西省精细化网格预报业务系统技术方法   总被引：1，自引：0，他引：1  

王建鹏  薛春芳  潘留杰  胡皓  戴昌明  王丹 《气象科技》2018,46(5):910-918

精细化网格预报不仅是目前中国气象局主推的预报业务,而且是未来天气预报的发展方向。本文详细阐述了陕西省精细化网格预报业务系统中数据产品的技术方法。主要包括4个方面:(1)建立了陕西网格预报技术框架,提出"动态交叉最优要素预报"(DCOEF)的方法来建立基础网格预报场。(2)提出"站点订正值向格点场传递"的格点连续性要素订正方法,交叉检验表明该方法在格点场上24h最低、最高温度2℃的准确率较模式降尺度数据分别提高34%和23%,此外,该方法在背景场协同,主观站点预报和客观格点预报要素值融合一致方面有较好的应用价值。(3)基于"偏差订正"方法订正格点降水,结果表明通过计算预报偏差Bias,来"消空"小雨频率,"补漏"暴雨频率,ECMWF降水预报24h小雨、暴雨TS评分较原模式分别提高2.5%和4.82%。(4)提出"反向离差数据归一化"算法,处理因客观方法或主观订正后数据在时间序列上的矛盾问题,该方法不改变原模式对要素的预报趋势,同时使得要素在时间上协同一致,很好地解决了网格要素预报的时间协同性问题。  相似文献   

对基于RegCM4降尺度的中国区域性暴雨事件模拟评估     

蔡怡亨  韩振宇  周波涛 《气候变化研究进展》2021,17(4):420-429

基于区域气候模式RegCM4对4个全球气候模式动力降尺度模拟（分别记为CdR、EdR、HdR、MdR）以及高分辨率格点观测数据CN05.1的日降水数据,利用“追踪式”客观识别方法,对1981—2005年中国区域性暴雨事件进行了识别,并评估了模式对其气候特征的模拟性能。结果表明：4个动力降尺度模拟以及多模式集合能较好地模拟区域性暴雨事件发生频次、平均持续时间、平均降水量、平均影响范围和综合强度的年内分布特征以及气候平均值。观测的区域性暴雨事件持续时间、平均降水量、平均影响范围和综合强度在不同区间的频率分布特征以及区域性暴雨事件的累计频次、累计持续时间和累计降水量的空间分布特征也能得到很好地再现。模拟值与观测的空间相关系数都在0.9以上,且均方根误差不超过0.4。不过,相对而言,模式模拟的区域性暴雨事件频次略少,主要由对中度区域性暴雨事件低估所致;模拟的平均持续时间和平均降水量略偏高,而平均影响范围略偏小。综合强度方面,除HdR外,其余模拟均有所高估,尤其是MdR。在频率分布特征和空间分布方面,CdR的模拟性能低于其他模拟。多模式集合模拟的平均持续时间、平均降水量、平均影响范围和综合强度的相对误差分别为13%、2%、-11%和3%。  相似文献   

黄淮地区夏季降水的统计降尺度预测   总被引：3，自引：2，他引：1       下载免费PDF全文

陈丽娟  顾伟宗  伯忠凯  刘向文 《应用气象学报》2017,28(2):129-141

利用1991-2011年黄淮地区夏季降水、NCEP/NCAR再分析资料和国家气候中心第2代动力气候模式（BCC_CSM1.1m）夏季回报结果,研究黄淮地区夏季降水降尺度预测模型和可预报性来源。诊断发现,黄淮地区夏季降水与同期南亚高压、乌拉尔山附近阻塞高压、西风急流、西太平洋赤道上空200 hPa纬向风场呈明显正相关。分析BCC_CSM1.1m对夏季环流的回报结果发现,模式对200 hPa和500 hPa位势高度场、200 hPa纬向风场和850 hPa经向风场上影响黄淮地区夏季降水的部分关键区域有较好的模拟能力。利用模式预报技巧较高且对黄淮地区夏季降水的影响有物理含义的环流特征作为预测因子,对比预测因子进行独立性筛选前后分别建立的降尺度预测模型发现,黄淮地区夏季降水预测与实况的距平符号一致率由61%提高到72%。预测技巧来源分析发现,降尺度预测能力与BCC_CSM1.1m对影响黄淮地区夏季降水的3个关键因子乌拉尔山附近环流、南亚高压、西太平洋赤道上空西风强弱的预测技巧密切相关,尤其是模式对西太平洋赤道上空西风的模拟能力起到决定性作用。  相似文献   

多模式动力降尺度对中国中东部地区极端气温指数的模拟评估   总被引：1，自引：0，他引：1       下载免费PDF全文

高谦  江志红  李肇新 《Acta Meteorologica Sinica》2017,75(6):917-933

利用LMDZ4变网格大气环流模式分别嵌套于BCC-csm1.1-m、CNRM-CM5、FGOALS-g2、IPSL-CM5A-MR和MPI-ESM-MR等5个全球模式,进行中国中东部地区1961-2005年动力降尺度模拟试验,对比分析降尺度前后各模式对中国中东部极端气温指数的模拟能力。结果表明,相较全球模式,LMDZ4模式较好地刻画了青藏高原、四川盆地等复杂地形的变化,能更好地表现出中国中东部地区极端气温的空间分布。但降尺度改善效果具有明显的区域性差异,对于最高气温、最低气温和霜冻日数,降尺度之后主要在东北、西北、青藏高原以及西南地区改善明显,与观测场的空间相关系数提高至0.95以上,均方根误差低于0.5℃（0.5 d）,且降尺度后模式对最低气温和最高气温空间相关系数的改善程度随地形升高而增大;对于热浪指数,降尺度后在东北、华南以及西南地区热浪分布大值区改善效果明显,但模式间的一致性不高。降尺度在一定程度上模拟出与观测一致的最高、最低气温的线性趋势空间分布,在东北、华北、青藏高原和西南地区最低气温和霜冻日数趋势误差较全球模式小。降尺度模式集合（RMME）对极端气温气候平均场和线性趋势均有较高的模拟能力。多模式动力降尺度能够提高全球模式对中国区域极端气温的模拟能力,为提高未来预估能力提供了基础。  相似文献   

东海区风场降尺度模拟影响因子研究          下载免费PDF全文

刘祥宇  陈学恩  张洪欣 《山东气象》2017,37(2):74-82

基于中尺度WRF模式,采用NCEP FNL最终分析资料作为初始场和侧边界条件,以2009年为例,对中国东海区风场进行了动力降尺度研究,旨在检验WRF模式长期积分的动力降尺度能力,并考察动力降尺度方法在东海区的适用情况,为东海区多年时间尺度的风场降尺度研究提供参考。结果表明,3种不同积分方式模拟的风场均能较好地描述东海区风场的季节变化,且整体在冬季的模拟,要优于夏季的模拟。5DAY试验模拟效果最优,其他两组试验稍差。说明每5 d更新一次初始场的积分方式能够最好地描述东海区风场。每10 d更新一次初始场比起1 a连续积分模拟效果并无优势,连续长期积分模拟虽会导致系统误差累积,但定期更新初始场的方法并不一定能有效改善东海区风场的模拟效果。对于加入谱逼近方案的3种积分方式模拟的风场,每10 d更新一次初始场的试验对加入谱逼近方案响应最为明显。但就总体试验效果,5DAYS试验模拟效果仍然是最好的。加入谱逼近方案使得1 a连续积分这种积分方式模拟效果变差。由此说明,加入谱逼近方案后,采用5 d更新一次初始场的方式驱动,每次积分时间较短,初始场的作用还较强,故其改善效果不如10 d更新一次初始场;对于1 a连续积分,谱逼近方案使得初始场的改变导致了连续积分的误差积累增大。  相似文献   

Searching for Added Value in Simulating Climate Extremes with a High-Resolution Regional Climate Model over Western Canada. II: Basin-Scale Results     

Charles L. Curry  Bárbara Tencer  Kirien Whan  Andrew J. Weaver  Michel Giguère  Edward Wiebe 《大气与海洋》2016,54(4):385-402

We evaluate the capacity of a regional climate model to simulate the statistics of extreme events, and also examine the effect of differing horizontal resolution, at the scale of individual hydrological basins in the topographically complex province of British Columbia, Canada. Two climate simulations of western Canada (WCan) were conducted with the Canadian Regional Climate Model (version 4) at 15 (CRCM15) and 45?km (CRCM45) horizontal resolution driven at the lateral boundaries by global reanalysis over the period 1973–1995. The simulations were evaluated with ANUSPLIN, a daily observational gridded surface temperature and precipitation product and with meteorological data recorded at 28 stations within the upper Peace, Nechako, and upper Columbia River basins. In this work, we focus largely on a comparison of the skill of each model configuration in simulating the 90th percentile of daily precipitation (PR90). The companion paper describes the results for a wider range of temperature and precipitation extremes over the entire WCan domain.

Over all three watersheds, both simulations exhibit cold biases compared with observations, with the bias exacerbated at higher resolution. Although both simulations generally display wet biases in median precipitation, CRCM15 features a reduced bias in PR90 in all three basins in summer and throughout the year in the upper Columbia River basin. However, the higher resolution model is inferior to CRCM45 with respect to rarer heavy precipitation events and also displays high spatial variability and lower spatial correlations with ANUSPLIN compared with the coarser resolution model. A reduction in the range of PR90 biases over the upper Columbia basin is noted when the 15?km results are averaged to the 45?km grid. This improvement is partly attributable to the averaging of errors between different elevation data used in the gridded observations and CRCM, but the sensitivity of CRCM15 to resolved topography is also clear from spatial maps of seasonal extremes. At the station scale, modest but systematic reductions in the bias of PR90 relative to ANUSPLIN are again found when the CRCM15 results are averaged to the 45?km grid. Furthermore, the annual cycle of inter-station spatial variance in the upper Columbia River basin is well reproduced by CRCM15 but not by ANUSPLIN or CRCM45. The former result highlights the beneficial effect of spatial averaging of small-scale climate variability, whereas the latter is evidently a demonstration of the added value at high resolution vis-à-vis the improved simulation of precipitation at the resolution limit of the model.  相似文献   

Temporal statistical downscaling of precipitation and temperature forecasts using a stochastic weather generator     

Yongku Kim  Balaji Rajagopalan  GyuWon Lee 《大气科学进展》2016,33(2):175-183

Statistical downscaling is based on the fact that the large-scale climatic state and regional/local physiographic features control the regional climate. In the present paper, a stochastic weather generator is applied to seasonal precipitation and temperature forecasts produced by the International Research Institute for Climate and Society(IRI). In conjunction with the GLM(generalized linear modeling) weather generator, a resampling scheme is used to translate the uncertainty in the seasonal forecasts(the IRI format only specifies probabilities for three categories: below normal, near normal, and above normal) into the corresponding uncertainty for the daily weather statistics. The method is able to generate potentially useful shifts in the probability distributions of seasonally aggregated precipitation and minimum and maximum temperature, as well as more meaningful daily weather statistics for crop yields, such as the number of dry days and the amount of precipitation on wet days. The approach is extended to the case of climate change scenarios, treating a hypothetical return to a previously observed drier regime in the Pampas.  相似文献