ERA5降雨数据的降尺度评估及水文模拟——以横江流域为例

合理的水资源管理配置在农业灌溉中起着重要作用。为了构建水资源管理模型,需要水文模型为多水源、多目标、多不确定性的水资源分配问题提供最优解法,而降雨数据在水文模拟中为重要输入。不少学者利用了大气环流模式输出的降雨数据,但其分辨率过低,难以直接运用到水文模型中。以横江流域为例,采用4种机器学习方法对ERA5再分析数据中的降雨数据进行统计降尺度研究,利用TS评分、相关系数、平均绝对误差来评价降尺度后的数据效果,结果表明:支持向量机(SVM)在晴雨准确率和降雨量准确率两个方面效果较好;将降尺度后的降雨数据输入新安江模型进行水文模拟,结果表明:ERA5原始数据在水文模拟中效果较差,存在着整体水量偏大的问题,采用人工神经网络(ANN)方法进行统计降尺度取得的效果较好,可为农业灌溉提供支持。

华南地区对流性和大尺度降水特征分析

华南是中国年降水量最多的区域之一。在全球变暖的背景下,降水在区域和尺度上已发生较大的变化,干湿季降水的范围在扩大,华南区域性极端降水事件的影响范围呈显著上升趋势,但不同的降水类型变化及影响并不相同。为进一步了解华南地区不同类型降水在全球变暖背景下如何响应变化,本文基于ERA5再分析降水资料采用线性相关、趋势分析、小波分析等方法研究了1960-2022年华南地区对流性降水和大尺度降水特征。研究表明:(1)华南冬季以大尺度降水为主,其他季节以对流性降水为主。(2)华南对流性降水和大尺度降水在冬季均呈增加趋势,其他季节对流性降水大部分呈减少趋势。冬季华南对流性降水在20世纪80年代至21世纪初存在较为显著的2~4年周期变化;春季对流性降水在20世纪90年代至21世纪初存在由偏多转偏少的年代际特征;在秋季,显著的周期变化主要在20世纪90年代以前。大尺度降水周期变化特征除冬季外,其余季节均与对流性降水较为一致。(3)广东和广西4-10月的总降水主要是对流性降水产生(对流性降水占总降水的65%左右),8月占比最多(广东71.8%,广西69.0%);海南前汛期对流性降水占比(5月最高80%以上)明显高于后汛期,即使进入秋冬季,对流性降水占比依然维持在50%左右。(4)海南对流性降水和大尺度降水的日变化强度最强,广西的对流性降水强度最弱。广东、广西和海南的降水最强时段分别发生在13:00(北京时,下同)-17:00、15:00-17:00和14:00-16:00。大尺度降水广东集中在09:00-17:00;广西地区从04:00开始加强,午后开始减弱,最强时段为10:00前后;海南在8月前最强时段为12:00-17:00,9月下旬后最强时段为15:00-16:00。综上分析可见,不同季节不同类型的降水表现特征并不相同,因此今后降水研究中有必要继续考虑不同类型降水的影响。

缺资料地区多源降水产品适用性评价——以巴西巴拉那河为例

作为地面站降水监测的补充,以卫星遥感为代表的多源降水产品是准确识别区域特别是缺资料地区降水分布的关键。从时间和空间两个维度,以决定系数(R 2)、纳什效率系数(NSE)和相对误差(RE)为评价指标,以地面站实测降水信息为参照,比较评估了CFSv2、ERA5和基于改进model-X knockoffs的随机森林方法遥相关建模形成的降水产品(TPP)在巴西巴拉那河上游流域降水信息识别中的适用性。结果表明:TPP和ERA5预测研究区降水量与实测值拟合精度高于CFSv2产品。时间上,交叉时段3种典型降水产品计算研究区的面雨量与实测值拟合R^(2)和NSE均表现为ERA5>TPP>CFSv2,其中,CFSv2产品存在计算的面雨量较实测值偏大问题,拟合RE为28.2%;ERA5则相反,与实测值拟合RE为-10.3%;TPP产品计算的面雨量与实测值拟合RE最小,仅为0.33%。空间上,3种产品与遴选气象站点实测降水量拟合R 2和NSE表现为ERA5>TPP>CFSv2,|RE|则表现为TPP<ERA5<CFSv2,其中,CFSv2和ERA5产品在流域东南部高海拔少雨区与实测值拟合精度高于流域西北部低海拔多雨区。研究成果可为相似降水产品适用性评价研究提供借鉴,为巴拉那河流域径流预报、水资源综合管理提供支撑。