不同降水产品在长江流域的偏差校正研究

基于长江流域135个站点1983-2020年的月降水量观测数据,分别对ERA5-Land、PERSIANN-CDR和M SWEP等三种降水产品进行了适用性评估,并对比使用了多种偏差校正方法来提高降水产品的观测精度。结果表明,MSWEP对于长江流域的降水模拟效果较好,空间相关系数高达0.91,相对偏差仅为1.64%;ERA5-Land则对长江流域降水高估严重,精度较差。经偏差校正处理后,三种降水产品的适用性均得到了不同程度的提升,尤其是ERA5-Land,KGE(Kling-Gupta Efficiency)指标值从校正前的0.72增加到了0.82。对比不同偏差校正方法的应用效果发现,线性缩放法和分段伽玛分布校正法在长江流域表现最优,且后者更加稳健。本研究可为降水产品及气候模式输出等的后处理工作提供指导。

一种基于频率的GCM日降水偏差校正方法改进及其在长江流域的应用

对全球气候模式(GCM)数据进行偏差校正是气候影响评估的前提和基础。通过在等比分布映射(ERCDFm)校正法中引入对降水频率的校正,增补了降水日数偏少情况下的小雨日数,保留了降水频率的长期变化信号,提高降水日数及总降水量的模拟效果。以长江流域1961—2005年的格点化日降水资料作为观测数据,对5个GCM模式历史期以及RCP4.5情景下未来日降水进行校正。结果表明:改进后的ERCDFm校正方法明显改善了降水频率及降水量的模拟。降水频率与年降水量的RMSE分别较改进前降低了83%和58%,偏差值小于50 mm/a的格点占比由改进前31%提高至49%,解决了由于降水频率模拟偏低导致的降水量低估。校正后的预估结果表明:RCP4.5情景下,相对于1986—2005年,2030—2050年长江流域降水呈增加趋势(平均增幅为6.1%),春、夏、秋、冬各季节降水量的平均增幅为8.2%、6.4%、4.7%和0.7%。