ارزیابی تأثیر پس‌پردازش بر بهبود مهارت پیش‌بینی‌های همادی فصلی بارش و دما پایگاه داده C3S در ایران

نوع مقاله : مقاله پژوهشی

نویسندگان

1 دانشجوی دکتری گروه مهندسی عمران، دانشکده عمران، معماری و هنر، واحد علوم و تحقیقات، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران.

2 استاد گروه مهندسی عمران، دانشکده عمران، معماری و هنر، واحد علوم و تحقیقات، دانشگاه آزاد اسلامی، تهران، ایران.

3 استادیار گروه مهندسی عمران، واحد چالوس، دانشگاه آزاد اسلامی، چالوس، ایران.

چکیده

پیش­‌بینی‌های فصلی نقشی حیاتی در مدیریت منابع آب و توسعه­ سامانه‌های پیش­‌بینی و خشکسالی ایفا می‌کنند. در تحقیق حاضر پیش‌بینی‌­های همادی ماهانه بارش و دمای سه مرکز پایگاه داده C3S در طول سال‌های 1993 تا 2018 برای هشت گروه بارشی ایران در افق­‌های زمانی 1 تا 3 ماه مورد بررسی و ارزیابی قرار گرفت. همچنین با هدف بهبود مهارت پیش‌بینی‌های خام در هشت گروه بارشی، از روش‌های نگاشت چندک (QM)، روش مقیاس‌‎دهی خطی (LS) ‌و روش نگاشت توزیع گاما (GDM) برای پس‌پردازش پیش‌بینی‌های بارش و از روش‌های مقیاس‌دهی خطی (LS) ‌و روش مقیاس‌دهی واریانس (VS) برای پس‌پردازش پیش‌بینی‌های دما استفاده شد. نتایج این تحقیق نشان می‌دهد که پیش‌بینی‌های خام بارش مدل­ها در گروه­‌های بارشی غرب ایران بهترین و در گروه‌­های بارشی شمال ایران ضعیف‌­ترین عملکرد را دارند. پیش‌بینی‌های دما در اغلب موارد، فرو پیش­بینی و تقریباً همه روش‌های پس‌پردازش قادر به تقلیل خطاها و بهبود دقت پیش‌بینی‌ها در بیشتر گروه‌های بارشی بخصوص برای پیش‌بینی‌های مدل ECMWF بودند. در حالت کلی مدل‌های ECMWF بعد از پس‌پردازش بهترین عملکرد و مدل MF بدترین عملکرد را داشت. در بین روش‌های پس‌پردازش بارش دو روش GDM و LS عملکرد بهتری داشتند که در گروه‌های پربارش شمال ایران (G6 و G8) برتری روش‌های LS و GDM کاملاً محسوس است. در خصوص پس‌پردازش پیش‌بینی‌های همادی دما، روش  VSکمی بهتر از LS بود و عملکرد روش‌های پس‌پردازش در ماه‌های سرد سال (اواخر فصل پاییز و فصل زمستان) بسیار مؤثر و در ماه‌های گرم (فصل تابستان) اندکی ضعیف‌تر از بقیه ماه‌ها بود.

کلیدواژه‌ها

موضوعات


عنوان مقاله [English]

Evaluating the Impact of Post-Processing on Improving the Skill of Seasonal Ensemble Forecasts of Precipitation and Temperature of C3S Database in Iran

نویسندگان [English]

  • Masoud Nobakht 1
  • Bahram Saghafian 2
  • Saleh Aminyavari 3
1 Ph.D. Candidate, Department of Civil Engineering, Science and Research Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran.
2 Professor, Department of Civil Engineering, Science and Research Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran.
3 Assistant Professor, Department of Civil Engineering, Chalus branch, Islamic Azad University, Chalus, Iran.
چکیده [English]

Seasonal precipitation forecasting plays a pivotal role in water resource management and development of warning systems. This study evaluated the ensemble forecasts of three C3S models over the period 1993–2017 in Iran’s eight classified precipitation clusters for 1- to 3-month lead times. The quantile mapping (QM), the linear scaling (LS), and the gamma distribution mapping (GDM) for post-processing of precipitation forecasts, and the LS and variance scaling (VS) was used to post-process temperature forecasts. The results were then compared with the raw forecasts. It is indicated that the models performed best in western precipitation clusters, while in the northern humid cluster the models had negative skill scores. Almost all the post-processing methods were able to reduce the errors and improve the forecast accuracy in most groups. In general, after post-processing the ECMWF models had the best performance and the MF model had the worst performance. Among the precipitation post-processing methods, GDM and LS performed better, and the superiority of these methods is quite noticeable, especially in the rain-heavy groups of northern Iran (G6 and G8), which had poor raw forecasts. Regarding the post-processing of ensemble temperature forecasts, the performance of each LS and VS method is similar, they have a slight difference in increasing the accuracy of forecasts. Of course, overall, the VS method has worked a little better. The performance of post-processing methods is very effective in the cold months of the year (late autumn and winter) and slightly weaker in the hot months (summer).

کلیدواژه‌ها [English]

  • Meteorological Ensemble Forecasting
  • Copernicus Climate Change Service (C3S)
  • Seasonal Streamflow Forecasting
  • Post Processing
Ajaaj A, Mishra A K, Khan A A (2015) Comparison of bias correction techniques for GPCC rainfall. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment 30:1659–1675
Aminyavari S, Saghafian B, Delavar M (2018) Evaluation of TIGGE ensemble forecasts of precipitation in distinct climate regions in Iran. Advances in Atmospheric Sciences 35(4):457–68
Aminyavari S, Saghafian B (2019) Probabilistic stream flow forecast based on spatial post-processing of TIGGE precipitation forecasts. Stochastic Environmental Research and Risk Assessment 33(11):1939–1950
Brönnimann S, Brugnara Y, Allan R, Brunet M, Compo G, Crouthamel R, Jones P (2018) A Roadmap to climate data rescue services. Geoscience Data Journal 5(1):28–39
Crochemore L, Ramos M H, Pappenberger F, Perrin C (2017) Seasonal stream flow forecasting by conditioning climatology with precipitation indices. Hydrology and Earth System Sciences 21(3):1573–91
Dierickx F (2019) Copernicus climate change programme. User Learning Service Content
Fang G H, Yang J, Chen Y N, Zammit C (2015) Comparing bias correction methods in downscaling meteorological variables for a hydrologic impact study in an arid area in China. Hydrology and Earth System Sciences 19(6):2547–2559
Frías M D, Iturbide M, Manzanas R, Bedia J, Fernández J, Herrera S (2018) An R package to visualize and communicate uncertainty in seasonal climate prediction. Environmental Modelling & Software 99:101-110
Gutiérrez J M, Maraun D, Widmann M, Huth R, Hertig E, Benestad R, San Martin D (2019) An intercomparison of a large ensemble of statistical downscaling methods over Europe: Results from the value perfect predictor cross‐validation experiment. International Journal of Climatology 39(9):3750-3785
Jie W, Vitart F, Wu T, Liu X (2017) Simulations of the Asian summer monsoon in the sub-seasonal to seasonal prediction project (S2S) database. Quarterly Journal of the Royal Meteorological Society 143(706):2282–95
Kolachian R, Saghafian B (2018) Deterministic and probabilistic evaluation of raw and post processed sub-seasonal to seasonal precipitation forecasts in different precipitation regimes. Theoretical and Applied Climatology 18(1):12-29
Lenderink G, Buishand A, Van Deursen W (2007) Estimates of future discharges of the river Rhine using two scenario methodologies. Direct versus delta approach. Hydrology and Earth System Sciences 11(3):1145–1159
Li S, Robertson A W (2015) Evaluation of sub monthly precipitation forecast skill from global ensemble prediction Systems. Monthly Weather Review 143(7):2871–89
Lucatero D, Madsen H, Refsgaard J C, Kidmose J, Jensen K H (2018) On the skill of raw and post-processed ensemble seasonal meteorological forecasts in Denmark. Hydrology and Earth System Sciences 22(12):6591–6609
Manzanas R, Lucero A, Weisheimer A, Gutiérrez J M (2018) Can bias correction and statistical downscaling methods improve the skill of seasonal precipitation forecasts? Climate Dynamics 50(3–4):1161–76
Modarres R (2006) Regional precipitation climates of Iran. Journal of Hydrology (New Zealand) 45:13−27
Monhart S, Zappa M, Spirig C, Schär C, Bogner K (2019) Subseasonal hydrometeorological ensemble predictions in small- and medium-sized mountainous catchments: Benefits of the NWP approach. Hydrology and Earth System Sciences 23(1):493–513
Nobakht M, Saghafian B, Aminyavari S (2020) Skill assessment of Copernicus climate change service seasonal ensemble precipitation forecasts over Iran. Advances in Atmospheric Sciences 38(1):504–521
Ogutu G E, Franssen W H, Supit I, Omondi P, Hutjes R W (2017) Skill of ECMWF system‐4 ensemble seasonal climate forecasts for East Africa. International Journal of Climatology 37(5):2734-2756
Piani C, Haerter J O, Coppola E (2010) Statistical bias correction for daily precipitation in regional climate models over Europe. Theoretical and Applied Climatology 99(1-2):187-192
Sene K (2010) Hydrometeorology. Dordrecht: Springer Netherlands
Saha S, Moorthi S, Wu X, Wang J, Nadiga S, Tripp P, Ek M (2014) The NCEP climate forecast system version 2. Journal of Climate 27(6):2185-2208
Teutschbein C, Seibert J (2012) Bias correction of regional climate model simulations for hydrological climate-change impact studies: Review and evaluation of different methods. Journal of Hydrology 456:12-29
Tian D, Eric W, Xing Y (2017) CFSv2-based sub-seasonal precipitation and temperature forecast skill over the contiguous United States. Hydrology and Earth System Sciences 21(3):1477–90