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CMIP3与CMIP5模式对中国西北干旱区气温和降水的模拟能力比较 总被引:2,自引:0,他引:2
通过对15组CMIP3和CMIP5两代模式集合平均对中国西北干旱区气温和降水的模拟能力比较,发现CMIP5模式对气温和降水的模拟更接近观测值。CMIP5模式模拟年、春季、夏季、秋季平均气温的相关系数比CMIP3模式分别提升了0.15、0.13、0.24和0.02,冬季下降了0.07。CMIP5模式对西北干旱区的平均气温变化趋势的模拟效果比CMIP3有所提高,对年、春季、夏季、秋季、冬季趋势的模拟偏差比CMIP3分别减少了0.03℃/10a、0.10℃/10a、0.01℃/10a、0.06℃/10a、0.14℃/10a。对西北干旱区平均气温年、季的模拟偏差分布上,CMIP5模式的偏差均比CMIP3低1~2℃。但是天山区年、季节平均气温的模拟与整体模拟偏低情况相反,CMIP3和CMIP5分别偏高3~6℃和1~4℃,对夏季的模拟偏高最严重,分别达到6℃和4℃。CMIP5模式整体对西北干旱区降水量的模拟结果与观测值的平均相关系数与CMIP3相差不大,均不超过0.1,而且偏差仍然较大。CMIP5模式对西北干旱区的降水量的变化趋势模拟效果比CMIP3有所降低,对年、春季、夏季、秋季、冬季趋势的模拟偏差比CMIP3增加了0.67 mm/10a、0.23 mm/10a、0.51 mm/10a、0.11 mm/10a、0.14 mm/10a。CMIP5模式对年、春季、夏季、秋季和冬季的降水量模拟的均方根误差相比CMIP3分别减少77.6 mm、25.5 mm、25.0 mm、18.8 mm和13.9 mm。在空间上,CMIP5模式对年、季节降水模拟仍然偏高,但是比CMIP3有明显缓解;CMIP3和CMIP5模式对夏季天山区年降水量和夏季降水量的模拟也与大部分区域偏高的趋势明显相反,两代模式对夏季天山区的降水模拟均偏低50 mm左右。 相似文献
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西北干旱区雨量站点稀少且分布不均,为水文过程研究带来一定困难。TRMM遥感降水数据覆盖范围广、时空分辨率高,是很有潜力的降水替代品,但其在西北干旱区应用的可靠性需要评价。对TRMM网格降水量与地面实测降水量在日尺度和月尺度上进行比较,通过FBI(frequency bias index)、POD(probability of detection)、FAR(false alarm ratio)、偏差和相关系数等指标分析TRMM对降水的探测能力。结果表明:TRMM对降水的探测能力因区域、海拔和冷暖季而异,月时间尺度上TRMM对降水事件的发生频率和降水量的估计比日时间尺度更为准确,但二者探测能力都非常有限;76个格点中,日降水的[FBI]值都远离最优值1,POD值和FAR值则分别在0.72以下和0.37以上,离最优值较远,相关系数几乎都在0.4以下,只有14个格点的偏差在±10%之间,其余格点最大偏差高达389%。最多有9个格点的月降水[FBI]值达最优,14个格点的POD值达最优,24个格点的FAR值达最优,67个格点的相关系数在0.4以上,14个格点的偏差在±10%之间,只有极少数格点的全部指标都在可接受范围之内,多数站点是某些指标达最优值,而某些指标在可接受范围之外。总体来讲,TRMM遥感降水数据在西北干旱区难以直接应用,需要进一步纠正处理。 相似文献
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基于中国西北四省(区)2016—2017年的站点观测降水数据和GRAPES区域数值模式24 h和48 h预报结果,采用平均误差、均方根误差、相关系数、分等级TS评分等指标,对GRAPES区域数值模式在西北四省(区)降水预报进行定量评估。结果表明:时间上,模式对西北四省的晴雨预报准确率能达到0.7以上,逐日空间相关系数为0.2~0.4。夏季降水的偏差最大,24 h和48 h预报平均误差分别为4、6 mm·d~(-1),均方根误差分别为6、8 mm·d~(-1)。不同等级降水的24 h和48 h预报TS评分显示,各个月份小雨TS评分为0.2~0.5,中雨为0.1~0.2,大雨以上不到0.1空间上,24 h和48 h预报晴雨准确率在大部分地区达到0.6以上,相关系数在甘肃东部、陕西中部和南部超过0.6。24 h预报平均误差在青海、甘肃、陕西三省南部最大(达到2~4 mm·d~(-1)),48 h预报的平均误差比相同区域的24 h预报高出1~2 mm·d~(-1),在陕西南部平均误差最大(达到5~8 mm·d~(-1))。各个量级的24 h预报TS评分明显好于48 h,24 h预报对大雨、暴雨有所预报,48 h预报对中雨以上量级降水预报较差。 相似文献
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