CWRF模式对中国夏季极端降水的模拟评估和误差订正
发布时间：2021-06-06 18:16
本文基于区域气候模式CWRF（Climate-Weather Research and Forecasting model）模拟和中国站点观测的1980-2015年6-8月逐日降水资料,利用多种参数化方案极端降水指数的区域平均泰勒图和泰勒评分,区域平均时间序列M2指数和相关系数等方法评估了CWRF模式多种参数化方案在中国地区和中国华北华中华南三区的夏季极端降水指数的的模拟能力。通过将广义帕累托分布（GPD）引入到误差订正模型中,提出针对极端降水的累积概率变换误差订正法（XCDFt）,检验和评估其对极端降水订正的适用性,进一步探讨了订正前后极端降水重现水平的分布特征。最后比较了不同方法和不同参数化集合方案的订正效果,主要结论如下:（1）各个参数化方案的时空模拟能力表现是比较一致的,不同参数化方案对于全国和华北华中华南区域的模拟亦存在着一致性。各个参数化方案对极端指数的模拟较好,但参数化方案之间存在较大差异,评估结果得到时空综合模拟能力最优的前4个参数化方案分别为C13,C14,C12和C1,综合模拟能力较差的后4个参数化方案分别为C6,C4,C3和C10。14种参数化集合后模拟效果优于优...
【文章来源】：南京信息工程大学江苏省
【文章页数】：67 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
CWRF模式中国区域划分
图 3.1 SDII 空间分布图（单位：mm/day）（a:CWRF 模拟，b：观测，c:观测-CWRF 模拟）图 3.2 同 3.1，变量为 R50mm（单位：d）图3.1给出夏季降水强度SDII的CWRF模拟和观测的空间对比图，可以看出，模拟整体较好，在降水较少的北疆，南疆地区模拟基本和观测一致，在西南区域模差较大，和观测差值最大达到-6 和 7mm/day 以上，这和它西北高东南低的地势有西藏东南部 SDII 偏大，此处地处西南季风的迎风坡位置，本身降水偏多，模拟误大，在华东区域模拟降水 SDII 偏大，和观测误差可达到-3 到-4mm/day，华中地区较好，误差整体较小，在华南个别地区模拟降水 SDII 大于观测值。图 3.2 为暴雨日模拟对比，在东北和华北区域模拟暴雨日数多于观测，而在华中和华南地区模拟暴数整体少于观测，误差最多达到 20 天。图 3.3 给出 95%分位数降水量的模拟观测图，95%分位数的模拟效果和 SDII 趋势相近，在西南地区和华中地区误差相对较
图 3.1 SDII 空间分布图（单位：mm/day）（a:CWRF 模拟，b：观测，c:观测-CWRF 模拟）图 3.2 同 3.1，变量为 R50mm（单位：d）图3.1给出夏季降水强度SDII的CWRF模拟和观测的空间对比图，可以看出，模拟整体较好，在降水较少的北疆，南疆地区模拟基本和观测一致，在西南区域模差较大，和观测差值最大达到-6 和 7mm/day 以上，这和它西北高东南低的地势有西藏东南部 SDII 偏大，此处地处西南季风的迎风坡位置，本身降水偏多，模拟误大，在华东区域模拟降水 SDII 偏大，和观测误差可达到-3 到-4mm/day，华中地区较好，误差整体较小，在华南个别地区模拟降水 SDII 大于观测值。图 3.2 为暴雨日模拟对比，在东北和华北区域模拟暴雨日数多于观测，而在华中和华南地区模拟暴数整体少于观测，误差最多达到 20 天。图 3.3 给出 95%分位数降水量的模拟观测图，95%分位数的模拟效果和 SDII 趋势相近，在西南地区和华中地区误差相对较
【参考文献】：
期刊论文
[1]CWRF模式在中国夏季极端降水模拟的误差订正[J]. 董晓云,余锦华,梁信忠,马圆. 应用气象学报. 2019(02)
[2]基于RegCM4模式的中国区域日尺度降水模拟误差订正[J]. 童尧,高学杰,韩振宇,徐影. 大气科学. 2017(06)
[3]新一代区域气候模式（CWRF）国内应用进展[J]. 刘冠州,梁信忠. 地球科学进展. 2017(07)
[4]基于转移累计概率分布统计降尺度方法的未来降水预估研究:以湖南省为例[J]. 周莉,江志红. 气象学报. 2017(02)
[5]江淮地区极端降水特征及其变化趋势的研究[J]. 王静,余锦华,何俊琦. 气候与环境研究. 2015(01)
[6]基于GPD分布的黑河流域极端降水频率特征分析[J]. 李占玲,王武,李占杰. 地理研究. 2014(11)
[7]极值统计理论的进展及其在气候变化研究中的应用[J]. 丁裕国,李佳耘,江志红,余锦华. 气候变化研究进展. 2011(04)
[8]一维海洋混合层模式应用于二维数值模拟的试验研究[J]. 凌铁军,梁信忠,徐敏,王彰贵,王斌. 海洋学报(中文版). 2011(03)
[9]南京过去100年极端日降水量模拟研究[J]. 万仕全,周国华,潘柱,杨柳,张渊. 气象学报. 2010(06)
[10]环渤海地区极端降水事件概率分布特征[J]. 郭军,任国玉,李明财. 气候与环境研究. 2010(04)
博士论文
[1]中国地区极端降水的统计建模及其未来概率预估[D]. 朱连华.南京信息工程大学 2017
[2]中国降水与温度极值的时空分布规律模拟[D]. 万仕全.兰州大学 2010
[3]短期气候数值预测的误差订正和超级集合方法研究[D]. 秦正坤.南京信息工程大学 2007
硕士论文
[1]CMIP5多模式对中国极端降水的模拟评估及未来情景预估[D]. 杭月荷.南京信息工程大学 2013
[2]近五十年中国极端温度和降水事件变化规律的研究[D]. 潘晓华.中国气象科学研究院 2002
本文编号：3214897
【文章来源】：南京信息工程大学江苏省
【文章页数】：67 页
【学位级别】：硕士
【部分图文】：
CWRF模式中国区域划分
图 3.1 SDII 空间分布图（单位：mm/day）（a:CWRF 模拟，b：观测，c:观测-CWRF 模拟）图 3.2 同 3.1，变量为 R50mm（单位：d）图3.1给出夏季降水强度SDII的CWRF模拟和观测的空间对比图，可以看出，模拟整体较好，在降水较少的北疆，南疆地区模拟基本和观测一致，在西南区域模差较大，和观测差值最大达到-6 和 7mm/day 以上，这和它西北高东南低的地势有西藏东南部 SDII 偏大，此处地处西南季风的迎风坡位置，本身降水偏多，模拟误大，在华东区域模拟降水 SDII 偏大，和观测误差可达到-3 到-4mm/day，华中地区较好，误差整体较小，在华南个别地区模拟降水 SDII 大于观测值。图 3.2 为暴雨日模拟对比，在东北和华北区域模拟暴雨日数多于观测，而在华中和华南地区模拟暴数整体少于观测，误差最多达到 20 天。图 3.3 给出 95%分位数降水量的模拟观测图，95%分位数的模拟效果和 SDII 趋势相近，在西南地区和华中地区误差相对较
图 3.1 SDII 空间分布图（单位：mm/day）（a:CWRF 模拟，b：观测，c:观测-CWRF 模拟）图 3.2 同 3.1，变量为 R50mm（单位：d）图3.1给出夏季降水强度SDII的CWRF模拟和观测的空间对比图，可以看出，模拟整体较好，在降水较少的北疆，南疆地区模拟基本和观测一致，在西南区域模差较大，和观测差值最大达到-6 和 7mm/day 以上，这和它西北高东南低的地势有西藏东南部 SDII 偏大，此处地处西南季风的迎风坡位置，本身降水偏多，模拟误大，在华东区域模拟降水 SDII 偏大，和观测误差可达到-3 到-4mm/day，华中地区较好，误差整体较小，在华南个别地区模拟降水 SDII 大于观测值。图 3.2 为暴雨日模拟对比，在东北和华北区域模拟暴雨日数多于观测，而在华中和华南地区模拟暴数整体少于观测，误差最多达到 20 天。图 3.3 给出 95%分位数降水量的模拟观测图，95%分位数的模拟效果和 SDII 趋势相近，在西南地区和华中地区误差相对较
【参考文献】：
期刊论文
[1]CWRF模式在中国夏季极端降水模拟的误差订正[J]. 董晓云,余锦华,梁信忠,马圆. 应用气象学报. 2019(02)
[2]基于RegCM4模式的中国区域日尺度降水模拟误差订正[J]. 童尧,高学杰,韩振宇,徐影. 大气科学. 2017(06)
[3]新一代区域气候模式（CWRF）国内应用进展[J]. 刘冠州,梁信忠. 地球科学进展. 2017(07)
[4]基于转移累计概率分布统计降尺度方法的未来降水预估研究:以湖南省为例[J]. 周莉,江志红. 气象学报. 2017(02)
[5]江淮地区极端降水特征及其变化趋势的研究[J]. 王静,余锦华,何俊琦. 气候与环境研究. 2015(01)
[6]基于GPD分布的黑河流域极端降水频率特征分析[J]. 李占玲,王武,李占杰. 地理研究. 2014(11)
[7]极值统计理论的进展及其在气候变化研究中的应用[J]. 丁裕国,李佳耘,江志红,余锦华. 气候变化研究进展. 2011(04)
[8]一维海洋混合层模式应用于二维数值模拟的试验研究[J]. 凌铁军,梁信忠,徐敏,王彰贵,王斌. 海洋学报(中文版). 2011(03)
[9]南京过去100年极端日降水量模拟研究[J]. 万仕全,周国华,潘柱,杨柳,张渊. 气象学报. 2010(06)
[10]环渤海地区极端降水事件概率分布特征[J]. 郭军,任国玉,李明财. 气候与环境研究. 2010(04)
博士论文
[1]中国地区极端降水的统计建模及其未来概率预估[D]. 朱连华.南京信息工程大学 2017
[2]中国降水与温度极值的时空分布规律模拟[D]. 万仕全.兰州大学 2010
[3]短期气候数值预测的误差订正和超级集合方法研究[D]. 秦正坤.南京信息工程大学 2007
硕士论文
[1]CMIP5多模式对中国极端降水的模拟评估及未来情景预估[D]. 杭月荷.南京信息工程大学 2013
[2]近五十年中国极端温度和降水事件变化规律的研究[D]. 潘晓华.中国气象科学研究院 2002
本文编号：3214897
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