تعداد نشریات | 161 |
تعداد شمارهها | 6,532 |
تعداد مقالات | 70,503 |
تعداد مشاهده مقاله | 124,121,483 |
تعداد دریافت فایل اصل مقاله | 97,228,542 |
پسپردازش خروجی مدل WRF بهروش کوکریجینگ، برای کمیتهای متوسط روزانه سرعت باد و رطوبت نسبی بر روی ایران | ||
فیزیک زمین و فضا | ||
مقاله 13، دوره 48، شماره 3، آذر 1401، صفحه 713-729 اصل مقاله (5.25 M) | ||
نوع مقاله: مقاله پژوهشی | ||
شناسه دیجیتال (DOI): 10.22059/jesphys.2022.334868.1007388 | ||
نویسندگان | ||
مجتبی شکوهی* ؛ ابراهیم اسعدی اسکویی؛ محمدرضا محمدپور پنچاه | ||
استادیار، پژوهشگاه هواشناسی و علوم جو، تهران، ایران | ||
چکیده | ||
پیشبینیهای متوسط روزانه سرعت باد و رطوبت نسبی در هر مکانی با دقت مناسب، در هواشناسی مهم است. خروجی مدل WRF با خطا همراهست، از اینرو نیاز به ارتقاء کیفیت پیشبینیهای است. هدف این مطالعه تصحیح خطای پیشبینیهای 24، 48 و 72 ساعته متوسط روزانه سرعت باد دهمتری و رطوبت نسبی در نقاط شبکه بر روی ایران است. خطای مدل طی دوره آموزش 5 و 14 روزه، برای نقاطی از شبکه که دارای داده مشاهداتی هستند محاسبه شد. این خطاها در نواحی هماقلیم، با استفاده از روش درونیابی کوکریجینگ، در سایر نقاط شبکه برآورد شد. بدینترتیب پیشبینی خام مدل برای نقاط فاقد داده مشاهداتی حفظ و تنها مقادیر برآورده شده خطا بر روی آنها اعمال میشود. دوره آماری 15 ماه، از 1/11/2019 الی 1/2/2021 برای 560 ایستگاه مشاهداتی کشور در نظر گرفته شد. نتایج نشان داد خطای برونداد خام مدل در ماهها، مکانها و نواحی اقلیمی مختلف، توزیع یکنواختی ندارد. بهطور متوسط نمره مهارت مدل، برای پیشبینی رطوبت نسبی بیشتر از سرعت باد است. بهطور کلی RMSE پیشبینیهای سرعت باد و رطوبت نسبی برای کل کشور بعد از تصحیح، بهترتیب 13 و 18 درصد کاهش و نمره مهارت حداکثر تا 160 و 308 درصد افزایش مییابد. مدل، سرعت باد را در اکثر مناطق کشور کمتر از مقدار مشاهده شده و رطوبت نسبی را بیشتر برآورد میکند. روش تصحیح خطای 14روزه نسبت بهروش 5روزه چندان سبب بهبود نمره مهارت مدل نشد و میتوان با روش 5روزه با هزینه محاسباتی کمتر به دقتی مشابه رسید. | ||
کلیدواژهها | ||
خطای سامانمند؛ درونیابی؛ کوکریجینگ؛ نمره مهارت؛ نواحی اقلیمی | ||
مراجع | ||
آزادی، م.، جعفری، س.، میرزایی، ا. و عربلی، پ.، 1387، پسپردازش برونداد مدل میان مقیاس MM5 برای دمای بیشینه و کمینه با استفاده از فیلتر کالمن. مجله فیزیک زمین و فضا، 34(1)، 45–61.
آزادی، م.، شیرغلامی، م.، حجام، س. و صحراِیان، ف.، 1390، پسپردازش برونداد مدل WRF برای بارش روزانه در ایران، مجله تحقیقات منابع آب، 7(3)، 81-71.
جابری، پ.، ثابتقدم، س. و سرمد، ق.، 1399، پیشبینی کاهش دید ناشی از مه و بارش در منطقه تهران با استفاده از مدل WRF. تحلیل فضایی مخاطرات محیطی 7، 107–124.
رحیمیان، م. و رشیدی، ی.، 1398، ارزیابی عملکرد مدل یکپارچه WRF/CALMET در توسعه میدان باد ورودی به مدلهای کیفیت هوا. نشریه مهندسی عمران امیرکبیر، 51(5)، 979–992.
مرادی، م. و مرتضی پور، س.، 1397، پسپردازش خروجی مدل WRF بهروش میانگین لغزان برای دما، دمای نقطه شبنم، دمای بیشینه و دمای کمینه، در ایستگاه هواشناسی فرودگاه رشت. هواشناسی و علوم جوّ، 1، 190–201.
مؤسسه تحقیقات خاک و آب، سازمان هواشناسی کشور، 1398، تهیه نقشه خرد اقلیم کشاورزی کشور، https://agro.irimo.ir
نصراصفهانی، م.، یزدان پناه، ح.ا. و نصراصفهانی، م.، 1398، ارزیابی مدل WRF برای پیشبینی دما و رخداد سرمازدگی در حوضۀ آبریز زاینده رود. پژوهشهای جغرافیای طبیعی 51، 163–182.
Box, G.E. and Meyer, R.D., 1986, An analysis for unreplicated fractional factorials. Technometrics, 28(1), 11-18. Dars, G. H., Strong, C., Kochanski, A. K., Ansari, K. and Ali, S. H., 2020, The Spatiotemporal Variability of Temperature and Precipitation Over the Upper Indus Basin: An Evaluation of 15 Year WRF Simulations. Applied Sciences 10(5), 1765. Dudhia, J., 1989, Numerical study of convection observed during the winter monsoon experiment using a mesoscale two-dimensional model. Journal of Atmospheric Sciences 46, 3077–3107. Gheyret, G., Mohammat, A. and Tang, Z., 2020, Elevational patterns of temperature and humidity in the middle Tianshan Mountain area in Central Asia. Journal of Mountain Science 17, 397–409. Goovaerts, P., 1997, Geostatistics for natural resources evaluation. Oxford University Press on Demand. Goovaerts, P., 1999, Geostatistics in soil science: state-of-the-art and perspectives. Geoderma 89, 1–45. Hacker, J. P. and Rife, D. L., 2007, A Practical Approach to Sequential Estimation of Systematic Error on Near-Surface Mesoscale Grids. Weather and Forecasting 22, 1257–1273. Heredia, M. B., Junquas, C., Prieur, C. and Condom, T., 2018, New Statistical Methods for Precipitation Bias Correction Applied to WRF Model Simulations in the Antisana Region, Ecuador. Journal of Hydrometeorology 19, 2021–2040. Isaaks, E. H., and Srivastava, R. M., 1989, Applied Geostatistics. illustrate. Oxford University Press. Janjić, Z. I., 1994, The step-mountain eta coordinate model: Further developments of the convection, viscous sublayer, and turbulence closure schemes. Monthly Weather Review 122, 927–945. Jeong, J. and Lee, S.-J., 2018, A Statistical Parameter Correction Technique for WRF Medium-Range Prediction of Near-Surface Temperature and Wind Speed Using Generalized Linear Model. Atmosphere. https://doi.org/10.3390/atmos9080291. Karagulian, F., Temimi, M., Ghebreyesus, D., Weston, M., Kondapalli, N. K., Valappil, V. K., Aldababesh, A., Lyapustin, A., Chaouch, N. and Al Hammadi, F., 2019, Analysis of a severe dust storm and its impact on air quality conditions using WRF-Chem modeling, satellite imagery, and ground observations. Air Quality, Atmosphere & Health 12, 453–470. Lin, Y.-L., Farley, R. D. and Orville, H. D., 1983, Bulk parameterization of the snow field in a cloud model. Journal of Applied Meteorology and climatology 22, 1065–1092. López Gómez, J., Troncoso Pastoriza, F., Granada Álvarez, E. and Eguía Oller, P., 2020, Comparison between Geostatistical Interpolation and Numerical Weather Model Predictions for Meteorological Conditions Mapping. Infrastructures, 5(2), 15. Mass, C. F., Baars, J., Wedam, G., Grimit, E. and Steed, R., 2008, Removal of systematic model bias on a model grid. Weather and Forecasting 23, 438–459. McCollor, D. and Stull, R., 2008, Hydrometeorological accuracy enhancement via postprocessing of numerical weather forecasts in complex terrain. Weather and forecasting 23, 131–144. Mlawer, E. J., Taubman, S. J., Brown, P. D., Iacono, M. J. and Clough, S. A., 1997, Radiative transfer for inhomogeneous atmospheres: RRTM, a validated correlated-k model for the longwave. Journal of Geophysical Research: Atmospheres 102, 16663–16682. Mohammadi, S. A., Azadi, M. and Rahmani, M., 2017, Comparison of spatial interpolation methods for gridded bias removal in surface temperature forecasts. Journal of Meteorological Research 31, 791–799. Robertson, G. P., 2008, GS+:“Geostatistics for the Environmental Sciences”, Gamma Design Software, Plainwell, Michigan USA. Pdf document available for free at: https://geostatistics. com/files/GSPlusUserGuide. pdf. Samalot, A., Astitha, M., Yang, J. and Galanis, G., 2019, Combined Kalman Filter and Universal Kriging to Improve Storm Wind Speed Predictions for the Northeastern United States. Weather and Forecasting 34, 587–601. Singh, J., Yeo, K., Liu, X., Hosseini, R. and Kalagnanam, J. R., 2015, Evaluation of WRF model seasonal forecasts for tropical region of Singapore. Advances in Science and Research 12, 69–72. Skamarock, W. C., Klemp, J. B., Dudhia, J., Gill, D. O., Barker, D. M., Wang, W. and Powers, J. G., 2008, A description of the Advanced Research WRF version 3. NCAR Technical note-475+ STR. Solano, J. C., Montaño, T., Maldonado-Correa, J., Ordóñez, A. and Pesantez, M., 2021, Correlation between the wind speed and the elevation to evaluate the wind potential in the southern region of Ecuador. Energy Reports 7, 259–268. Taylor, K. E., 2001, Summarizing multiple aspects of model performance in a single diagram. Journal of Geophysical Research: Atmospheres 106, 7183–7192. Termonia, P. and Deckmyn, A., 2007, Model-inspired predictors for model output statistics (MOS). Monthly weather review 135, 3496–3505. Valappil, V. K., Temimi, M., Weston, M., Fonseca, R., Nelli, N. R., Thota, M. and Kumar, K. N., 2020, Assessing Bias correction methods in support of operational weather forecast in arid environment. Asia-Pacific Journal of Atmospheric Sciences 56, 333–347. Wilks, D. S., 2011, Statistical methods in the atmospheric sciences (Vol. 100). Academic Press. Yu, C., Zhao, T., Bai, Y., Zhang, L., Kong, S., Yu, X., He, J., Cui, C., Yang, J. and You, Y., 2020, Heavy air pollution with a unique “non-stagnant” atmospheric boundary layer in the Yangtze River middle basin aggravated by regional transport of PM 2.5 over China. Atmospheric Chemistry and Physics 20, 7217–7230. | ||
آمار تعداد مشاهده مقاله: 834 تعداد دریافت فایل اصل مقاله: 607 |