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作 者:姚壹壹 艾力亚尔·艾海提 朱连华[1,2] YAO Yiyi;AIHAITI Ailiyaer;ZHU Lianhua(School of Mathematics and Statistics,Nanjing University of Information Science&Technology,Nanjing,Jiangsu Province,210044 China;Key Laboratory of Meteorological Disaster of Ministry of Education,Joint International Research Laboratory of Climate and Environment Change,Collaborative InnovationCenter on Forecast and Evaluation of Meteorological Disaster,Nanjing University of Information Science&Technology,Nanjing,Jiangsu Province,210044 China)
机构地区:[1]南京信息工程大学数学与统计学院,江苏南京210044 [2]南京信息工程大学,气象灾害教育部重点实验室,气候与环境变化国际联合实验室,气象灾害预报预警与评估协同创新中心,江苏南京210044
出 处:《科技创新导报》2021年第3期27-32,共6页Science and Technology Innovation Herald
基 金:国家自然科学基金面上项目(项目编号:41875098);国家自然科学基金青年项目(项目编号:11771215);大学生创新训练计划项目(项目编号:202010300231)。
摘 要:本文利用江淮流域1961—2005年76站夏季逐日降水观测资料和BCC-CSM1.1(m)模式模拟数据,构建基于经验和理论分布函数的分位数增量映射(Quantile Delta Mapping,QDM)偏差订正模型eQDM、dQDM,并评估其对江淮流域逐日降水及极端降水的订正效果。研究结果表明:相较于理论分布,基于经验分布的eQDM方法显著改善模式对观测降水的概率分布和空间分布特征的模拟能力;除连续干日订正效果欠佳外,其余四个极端降水指数的均方根误差明显降低,其气候态基本与观测一致,大部分站点的相对误差保持在-20%~20%。The observed summer daily precipitation in 76 stations over the Yangtze-Huaihe River Basin(1961-2005)and the simulation results of BCC-CSM1.1(m)model in the same period are used.Quantile deltamapping(QDM)bias correction method based on empirical and theoretical distribution functions(expressedas eQDM and dQDM)are introduced to evaluate their correction effects on daily precipitation,especiallyextreme precipitation over the Yangtze-Huaihe River Basin.The results showed that compared with thedQDM,the eQDM significantly improved the model's capacity to simulate the probability distribution andspatial distribution characteristics of observed precipitation.In addition to the poor performance for thecontinuous dry days,the root-mean-square error(RMSE)of the other four extreme precipitation indexeswere significantly reduced,and the climate state were basically consistent with observation with the relativeerror from-20%to 20%at most of stations.
分 类 号:P45[天文地球—大气科学及气象学]
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