天气一代使用LARSWG
目前,全球大气环流模型的输出不足的空间和时间分辨率和可靠性直接使用水文模型。随机天气生成器,可以作为计算便宜的工具生产多年期每日时间尺度气候变化的情况下,结合意味着气候变化和气候变化(Semenov &巴罗1997)。raybet雷竞技最新随机天气确保每日的变量值是现实的,一致的,特定站点,保留值和变化改变从现在到未来气候预测模型场景。raybet雷竞技最新
LARS-WG随机天气发生器,可用于模拟一个站点上的天气数据(Semenov et al . 1998年)。LARS-WG基于系列天气发生器,利用半经验分布长度的干态和湿天系列,每日降水和每天的太阳辐射。根据Semenov et al。(1998),湿/干时间序列LARS-WG的更好的表现比WGEN(理查森&赖特1984)和其他类似的天气生成器。WGEN,这的天气发生器包括帮助(在本研究中使用的水文模型估算充电),一直以持久造型湿或干燥时间不足(威尔克斯& Wilby 1999)。相比之下,串行天气生成器(例如LARS-WG)避免这个缺点。这些模型确定干和湿系列的序列,然后生成其他气候变量。
LARS-WG和WGEN的比较进行的这项研究,最终,LARG-WG被发现更准确地再现历史数据集。基本情况在这里定义为平均的整个历史时期,假设它是代表pre-climate变化的条件。raybet雷竞技最新然后,气候变raybet雷竞技最新化场景是由扰动生成的天气使用修改基本情况的变化因素。每个场景生成由100年的天气,注意的是,虽然生成天气运行指定的1000年收敛好气候法线,100年后收益递减的性能。raybet雷竞技最新生成气象时间序列的长度并不意味着气候变化模型实际同比,而是为每个场景模拟气候变化步进式,并生成一个足够长的时间天气时间序列正确保存和代表站点的统计特性和指定的气候情raybet雷竞技最新况。平均计算月度和年度数据。
模拟的降水数据相比,观察到法线降水月平均数量和降水变化(图5),尽管可变性under-predicted 5月和7月。LARS-WG复制的空气温度相比非常精确观察记录(图5 b)。然而,在冬季,LARS-WG生产0.5 - 1.0°C冷却器比观察到最低温度,当比较每月变化值。太阳辐射是同样很好复制使用LARS-WG c(图5)。模仿的意思是太阳辐射值在1%的观测值。每天在白天太阳辐射变化也是随机气象模型合理保存完好,虽然每日价值观under-predicted 5到10%而观察。这预计偏低会导致小蒸散估算误差帮助充电模型,一旦天气LARS-WG输入帮助。
天气一代对气候变化raybet雷竞技最新
如前所述,基本情况是指平均的整个历史时期,假设它是代表pre-climate变化的条件。raybet雷竞技最新然后,气候变raybet雷竞技最新化场景生成通过修改基本情况气候时间序列在LARS-WG(微扰天气)。以下参数被修改在LARS-WG缩减规模GCM结果:降水相对变化(未来/基地)或(基地/基地);雨期长度相对变化;干旱期长度相对变化;绝对温度变化;标准偏差的相对温度变化;和绝对太阳辐射的变化。每个场景包含100年或更长时间的模拟天气,每月平均计算。
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