
تعداد نشریات | 162 |
تعداد شمارهها | 6,692 |
تعداد مقالات | 72,229 |
تعداد مشاهده مقاله | 129,181,166 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 102,009,961 |
ارزیابی عملکرد مدل عددی پیشبینی بارش محلی WRF و منطقهای IFS در تخمین بارش | ||
تحقیقات آب و خاک ایران | ||
مقاله 3، دوره 55، شماره 11، بهمن 1403، صفحه 2017-2033 اصل مقاله (1.81 M) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/ijswr.2024.376017.669704 | ||
نویسندگان | ||
سکینه کوهی1؛ اصغر عزیزیان* 2؛ محمدسعید نجفی3 | ||
1گروه مهندسی آب، دانشگاه بین المللی امام خمینی (ره)، قزوین، ایران | ||
2استادیار گروه مهندسی آب/ دانشگاه بین المللی امام خمینی قزوین | ||
3پژوهشکده مطالعات و تحقیقات منابع آب، موسسه تحقیقات آب، وزارت نیرو، تهران، ایران | ||
چکیده | ||
امروزه مدلهای عددی بسیاری به منظور شبیهسازی تغییرات مؤلفههای جوی همچون بارش توسعه داده شدهاند. پژوهش حاضر با هدف ارزیابی کارایی عملکرد مدل Weather Research and Forecasting (WRF) و سامانه عددی Integrated Forecast System (IFS) در شبیهسازی بارش در حوضه پلدختر انجام شده است. نتایج نشان داد که مقادیر بارش شبیه سازی شده توسط مدل WRF در گام زمانی 6 ساعته از همبستگی بیشتری با مقادیر مشاهداتی برخوردار میباشد (متوسط شاخص همبستگی WRF برای رخدادهای 2016 و 2018 برابر با 49/0 و برای سامانه IFS در رخداد 2016، 43/0، در رخداد 2018، 15/0). درحالیکه سامانه IFS در گامهای زمانی بزرگتر دارای همبستگی بیشتری با دادههای مشاهداتی است (متوسط شاخص همبستگی در گام زمانی 24 ساعته در رخدادهای 2016 و 2018 برای مدل WRF بهترتیب 72/0 و 60/0 و برای سامانه IFS، بهترتیب 75/0 و 70/0 میباشد). براساس شاخص خطای NRMSE، متوسط مقدار خطا در گامهای زمانی 6، 12 و 24 ساعته برای مدل WRF بهترتیب 98/0، 86/0 و 67/0 میلیمتر (رخداد 2016)، 97/0، 72/0 و 75/0 میلیمتر (رخداد 2018) و برای سامانه عددی IFS بهترتیب 01/1، 80/0 و 66/0 میلیمتر (رخداد 2016) و 20/1، 76/0 و 79/0 میلیمتر (رخداد 2018) میباشد. همچنین در گام زمانی 24 ساعته نتایج حاصل از سامانه عددی IFS نیز تقریباً مشابه نتایج حاصل از اجرای مدل WRF میباشد. بنابراین، میتوان از پیشبینیهای این مدلها در گام زمانی روزانه بهره برد. البته ذکر این نکته نیز ضروری است که کاربرد روش تصحیح اریبی با هدف کاهش خطای خروجی مدلهای عددی پیشبینی جوی ضروری است. | ||
کلیدواژهها | ||
بارش؛ تصحیح اریبی؛ سامانه عددی IFS؛ مدلسازی عددی آب و هوا؛ مدل WRF | ||
مراجع | ||
Abidin, H. Z., Andreas, H., Gumilar, I., & Wibowo, I. R. R. (2015). On the correlation between urban development, land subsidence and flooding phenomena in Jakarta. IAHS-AISH Proceedings and Reports, 370, 15–20. https://doi.org/10.5194/piahs-370-15-2015 Ali, S., Eum, H. I., Cho, J., Dan, L., Khan, F., Dairaku, K., Shrestha, M. L., Hwang, S., Nasim, W., Khan, I. A., & Fahad, S. (2019). Assessment of climate extremes in future projections downscaled by multiple statistical downscaling methods over Pakistan. Atmospheric Research, 222, 114–133. Amini, S., Azizian, A., & Daneshkar Arasteh, P. (2021). Determining the Appropriate Temporal Resolution of Short and mid-terms of Global Precipitation Forecasting Systems over Iran. Iran-Water Resources Research, 16(4), 190–204. (In Persian) Cannon, A. J., Sobie, S. R., & Murdock, T. Q. (2015). Bias correction of GCM precipitation by quantile mapping: How well do methods preserve changes in quantiles and extremes? Journal of Climate, 28(17), 6938–6959. Dasari, H. P., & Challa, V. S. (2015). A Study of Precipitation Climatology and Its Variability over Europe Using an Advanced Regional Model (WRF). American Journal of Climate Change, 4(1), 22–39. https://doi.org/10.4236/ajcc.2015.41003 Emmanouil, G., Vlachogiannis, D., & Sfetsos, A. (2021). Exploring the ability of the WRF-ARW atmospheric model to simulate different meteorological conditions in Greece. Atmospheric Research. Elsevier 247:105226. Frnda, J., Durica, M., Rozhon, J., Vojtekova, M., Nedoma, J., & Martinek, R. (2022). ECMWF short-term prediction accuracy improvement by deep learning. Scientific Reports, 12(1). https://doi.org/10.1038/s41598-022-11936-9. Hamill, T. M., Engle, E., Myrick, D., Peroutka, M., Finan, C., & Scheuerer, M. (2017). The U. S. National Blend of Models for Statistical Postprocessing of Probability of Precipitation and Deterministic Precipitation Amount. Monthly Weather Review, 145(9), 3441–3463. https://doi.org/10.1175/MWR-D-16-0331.1 Hedayati Dezfuli, A., & Azadi, M. (2011). Verification of MM5 forecast precipitation over Iran. Journal of the Earth and Space Physics, 36(3). (In Persian) Heredia, M. B., Junquas, C., Prieur, C., & Condom, T. (2018). New Statistical Methods for Precipitation Bias Correction Applied to WRF Model Simulations in the Antisana Region, Ecuador. Journal of Hydrometeorology, 19(12), 2021–2040. https://doi.org/10.1175/JHM-D-18-0032.1 Hyndman, R. J., & Koehler, A. B. (2006). Another look at measures of forecast accuracy. International Journal of Forecasting, 22(4), 679–688. Khansalari, S., Fatahi, E., Oskouei, E. A., & Rahnama, M. (2021). Heavy precipitation forecasting and warning system in the Chaldoran basin. Journal of Meteorology and Atmospheric Sciences, 4(1), 15–29. (In Persian). Kim, K. B., Kwon, H. H., & Han, D. (2016). Precipitation ensembles conforming to natural variations derived from a regional climate model using a new bias correction scheme. Hydrology and Earth System Sciences, 20, 2019–2034. Kirkwood, C., Economou, T., Odbert, H., & Pugeault, N. (2021). A framework for probabilistic weather forecast post-processing across models and lead times using machine learning. Philosophical Transactions of the Royal Society A: Mathematical, Physical and Engineering Sciences, 379(2194). https://doi.org/10.1098/rsta.2020.0099 Maurer, E. P., & Hidalgo, H. G. (2010). Utility of daily vs. monthly large-scale climate data: An intercomparison of two statistical downscaling methods. Hydrology and Earth System Sciences, 12(2), 551–563. Michalakes, J., Chen, S., Dudhia, J., Hart, L., Klemp, J., Middlecoff, J., & Skamarock, W. (2001). Development of a next generation regional weather research and forecast model. Developments In Teracomputing: Proceedings Of The Ninth Ecmwf Workshop On The Use Of High Performance Computing In Meteorology, 269–276. https://doi.org/10.1142/9789812799685_0024 Panofsky, H. A., & Brier, G. W. (1965). Some Applications Of Statistics to Meteorology. Earth and Mineral Sciences Continuing Education, College of Earth and Mineral Sciences. Park, S. (2021). IFS DOCUMENTATION – Cy47r3-PART II: DATA ASSIMILATION. Pearson, K. (1896). Mathematical Contributions to the Theory of Evolution.–On a Form of Spurious Correlation Which May Arise When Indices Are Used in the Measurement of Organs. Proceedings of the Royal Society of London, 60, 489–498. Saedi, A., Saghafian, B., Moazami, S., & Aminyavari, S. (2020). Performance evaluation of sub-daily ensemble precipitation forecasts. Meteorological Applications, 27(1), 1–16. https://doi.org/10.1002/met.1872 Skamarock, W. C., Klemp, J. B., Dudhia, J., Gill, D. O., Barker, D. M., Wang, W., & Powers, G. J. (2005). A description of the advanced research WRF, Version 2, NCAR Tech, Note NCAR/TN-4681STR. Stanski, H. R., Wilson, L. J., & Burrows, W. R. (1989). Survey of Common Verification Methods in Meteorology (2nd ed.). World Meteorological Organization. Taghavi, F., Neyestani, A., & Ghader, S. (2013). Short range precipitation forecasts evaluation of WRF model over IRAN. Journal of the Earth and Space Physics, 39(2), 145–170. https://doi.org/10.22059/jesphys.2013.35196. (In Persian) Toride, K., Iseri, Y., Duren, A. M., England, J. F., & Kavvas, M. L. (2019). Evaluation of physical parameterizations for atmospheric river induced precipitation and application to long-term reconstruction based on three reanalysis datasets in Western Oregon. Science of the Total Environment, 25(658), 570–581. https://doi.org/10.1016/j.scitotenv.2018.12.214 Trenberth, K. E. (1992). Climate System Modeling (C. National Center for Atmospheric Research, Boulder (ed.)). Tri, D. Q., Thai, T. H., & Van Hoa, V. (2022). Bias-correction data of IFS rainfall forecasts for hydrological and hydraulic models to forecast flood events. Arabian Journal of Geosciences, 15. https://doi.org/10.1007/s12517-022-10801-3 Wu, X. S., Wang, Z. L., Guo, S. L., Liao, W., Zeng, Z., & Chen, X. (2017). Scenario-based projections of future urban inundation within a coupled hydrodynamic model framework: a case study in Dongguan City, China. Journal of Hydrology, 547, 428–442.
| ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 246 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 105 |