土壤干旱多模式超级集合预测研究

发布时间：2020-10-10 17:06

　　 受全球变化影响,包括干旱在内的极端事件频发,环境问题日益突出,成为制约社会可持续发展的重要因素。其中,以土壤水分亏缺为表征的土壤干旱在气候变暖背景下有加剧趋势,对农业和水资源管理有深刻影响。深入认识土壤湿度的可预报性并准确预测其未来变化不仅有助于提高水文气候预测能力,其预测产品也能直接用于土壤干旱的早期预警,具有理论价值和现实意义。我国季节性干旱事件日益频繁,面临的干旱问题十分严峻。特别是黄河流域,受东亚夏季风年际变率以及不同纬度多尺度相互作用的影响,其夏季干旱的预报水平非常有限,需要结合气候和水文预测方法开展集合预测研究,并通过多模式集合减少不确定性、提高预报技巧。本论文利用ERA-Interim土壤湿度再分析资料,评估了北美多模式集合(North American Multi model Ensemble,NMME)海-陆-气耦合模式在中国区域的土壤湿度回报技巧和潜在可预报性,并进行了多模式超级集合预测研究。针对黄河流域,偏差校正NMME的气候预测后,驱动可变下渗能力水文模型(Variable Infiltration Capacity,VIC)进行夏季土壤干旱的集合预测,并开展干旱概率预测的评估。主要结论如下:(1)基于“完美模型”假设,发现海-气耦合模式的土壤湿度潜在可预报性高于实际预报技巧,表明土壤湿度预测仍有一定的改进空间。除CESM1模式外,具有较高可预报性的模式同样具有较高的预报技巧,土壤湿度潜在可预报性和实际预报存在正相关关系。(2)NMME多模式集合平均的土壤湿度预报技巧高于单个模式,利用超级集合预测方法优化模式权重可进一步提高预报技巧。与简单的算术集合平均相比,超级集合分别降低了冬季和夏季土壤湿度预测的均方根误差达19%和7%,提高相关系数约10%。表明超级集合方法可有效提高海-气耦合模式的土壤湿度预报技巧。(3)针对典型干旱流域—黄河流域开展研究,发现经过误差校正NMME气候预测并驱动VIC模型(NMME/VIC)后,对夏季土壤湿度以及土壤干旱预测有明显改进,特别是在黄河流域中游及下游地区。NMME/VIC方法预测夏季土壤干旱的均方根误差比NMME中最优模型的误差降低了48%,相关系数显著提高。多模式集合相对于最优单个模型预测的土壤干旱,其均方根误差进一步减小了6%。与NMME原始土壤干旱预测相比,NMME/VIC具有更高的干旱概率预报技巧,表现为更高的布莱尔(Brier)技巧评分以及更高的可靠性(Reliability)和分辨率(Resolution)。
【学位单位】：成都信息工程大学
【学位级别】：硕士
【学位年份】：2018
【中图分类】：S152.7
【部分图文】：

1 不同预见期的季节平均土壤湿度可预报性（X 轴）及预报技巧（Y 轴），不代表不同的模式进一步探讨了中国不同地区土壤湿度的可预报性与预报技巧之间的关文气候特征，基于分水岭划分标准，将中国分为 17 个水文气候流域[ 2.2 所示，不同的颜色分别代表 17 个不同的水文气候流域。图 2.3 显示

中国17个水文气候流域分布图，不同颜色代表不同的水文气候流域

基于NMME模式中国区域17个水文区域1982-2010年冬季（DJF）及夏季（JJA）
【参考文献】

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本文编号：2835347