基于GFS的飞来峡流域水文集合预报

传统水文预报都是确定性的预报,没有充分利用气象预报信息,并且未给出预报的不确定性信息。分析了美国国家环境预报中心(National Centers for Environmental Prediction,NCEP)提供的全球预报(Global Forecast System,GFS)降水数据;然后通过集合预报前处理,将预报降水输入到分布式水文模型;最终给出水文集合预报。通过对比分析,表明采用了降水预报数据的水文集合预报要比传统水文预报准确率高。采用全球天气预报信息进行水文集合预报是发展水文预报的有效途径。

中国内陆TRMM降水数据质量评估

针对TRMM降水数据在中国内陆是否可靠的问题,本研究采用了Xie Pingping根据地面观测站点产生的降水数据、中国气象局公开的759个站点观测降水数据与3B42_V6版本的TRMM降水数据,在中国内陆将地面观测数据同TRMM数据进行了深入对比分析。发现TRMM降水质量受地形影响很大,迎风坡偏小背风坡与山顶偏大,TRMM降水在汛期(夏季与秋季)比站点观测降水大,枯季(冬季与春季)TRMM相对精确。所以本研究建议在对TRMM降水数据进行应用时应该进行地形矫正。