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不同偏差校正法对GCM降水数据的应用效果分析 被引量:4
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作者 李昕潼 李占玲 韩孺村 《水文》 CSCD 北大核心 2023年第3期93-100,117,共9页
大气环流模式(GCM)是获取时空连续气候数据的主要手段之一,但由于其在区域尺度上的输出数据往往存在一定偏差,因此在使用前需要进行校正。以黑河流域为研究区,提取了CMIP6中的BCC-CSM2-MR模式的降水数据,采用线性标度法(LS)、经验分位... 大气环流模式(GCM)是获取时空连续气候数据的主要手段之一,但由于其在区域尺度上的输出数据往往存在一定偏差,因此在使用前需要进行校正。以黑河流域为研究区,提取了CMIP6中的BCC-CSM2-MR模式的降水数据,采用线性标度法(LS)、经验分位数映射法(EQM)和Gamma分位数映射法(GQM)对1985—2014年逐月降水数据进行偏差校正,选择标准化均方根误差(NRMSE)、平均绝对误差(MAE)、皮尔逊相关系数(R)和Sen斜率(Sen’s slope)为评价指标,分析校正前后评价指标的变化以及不同校正方法的差异和有效性。结果表明:(1)LS法校正后降水数据总量指标值有明显改进,NRMSE、MAE和均值误差明显减小,然而由于该方法没有考虑数据在频率上的差异性,因此,LS校正后的降水数据在频率上仍存在一定偏差;(2)经过EQM法和GQM法校正后,NRMSE、MAE指标均有所改进,频率指标方面校正效果更优,校正后的降水频率空间分布与变化趋势更加符合实测数据;另外,通过分析各指标,EQM方法在本研究区的适用性更强。 展开更多
关键词 GCM 偏差校正 经验分位数映射法 线性标度 Gamma位数映射
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