新方法獲取青藏高原地區(qū)長時間序列高分辨率降水?dāng)?shù)據(jù)
在地形復(fù)雜的青藏高原地區(qū)，雨量站觀測由于站點密度較低，無法提供空間連續(xù)的降水?dāng)?shù)據(jù)，存在很大的不確定性；衛(wèi)星降水?dāng)?shù)據(jù)難以反映復(fù)雜地形影響，且對固態(tài)降水的探測能力不足；多個再分析降水產(chǎn)品可以反映青藏高原地區(qū)的大尺度降水時空變化，但顯著高估該地區(qū)降水量（即存在濕偏差）。高分辨率區(qū)域氣候模式（WRF）能合理刻畫復(fù)雜地形對水汽輸送及降水分布的影響，在估算青藏高原地區(qū)的降水量及空間分布上有較大優(yōu)勢，但需要大量計算資源，較難用于獲取大范圍長時間序列的降水?dāng)?shù)據(jù)集。
基于高分辨率WRF模擬和再分析數(shù)據(jù)的優(yōu)勢，第二次青藏科考“亞洲水塔動態(tài)變化與影響”任務(wù)“亞洲水塔區(qū)水循環(huán)動態(tài)監(jiān)測與模擬”專題清華大學(xué)陽坤教授團隊在獲取青藏高原地區(qū)短期（1年）的高分辨率WRF模擬降水的基礎(chǔ)上，利用WRF模擬降水對ERA5進行校正，并利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)提取高分辨率WRF模擬降的空間分布特征，用于ERA5降水的降尺度。降尺度后的降水?dāng)?shù)據(jù)基本保留了ERA5降水隨時間的變化特征（圖1）；同時，由于融合了短期的高分水辨率WRF模擬降水，降尺度的降水?dāng)?shù)據(jù)不僅有效改善了ERA5降水在高原地區(qū)的濕偏差，且與站點觀測降水的空間相關(guān)性也顯著提升（圖2）。該方法可用于獲取青藏高原地區(qū)長時間序列的高分辨率降水?dāng)?shù)據(jù)集。
以上研究成果近日以“A downscaling approach for constructing high-resolution precipitation dataset over the Tibetan Plateau from ERA5 reanalysis”為題，在國際期刊《Atmospheric Research》發(fā)表。本研究獲得第二次青藏高原綜合科學(xué)考察研究專項（2019QZKK0206），中國科學(xué)院戰(zhàn)略性先導(dǎo)科技專項（XDA2006010201）等資助。
文章鏈接：https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2021.105574
（“亞洲水塔區(qū)水循環(huán)動態(tài)監(jiān)測與模擬”專題供稿）
圖1 ERA5、高分辨率WRF模擬（HRSP3）及降尺度數(shù)據(jù)（ERA5_CNN）相對于站點觀測降水的時間誤差指標(biāo)（平均偏差Bias、均方根誤差RMSE和時間序列相關(guān)系數(shù)CC）對比。時間誤差誤差指標(biāo)基于日降水時間序列計算獲得。
圖2 三個時期（2018年全年、2018年6-9月和2013年6-9月）內(nèi)ERA5、高分辨率WRF模擬（HRSP3）及降尺度數(shù)據(jù)（ERA5_CNN）相對于站點觀測降水的空間誤差指標(biāo)（平均偏差Bias、均方根誤差RMSE和空間相關(guān)系數(shù)CC）對比。空間誤差指標(biāo)基于時段內(nèi)的平均日降水計算獲得。