Nội dung được dịch bởi AI, chỉ mang tính chất tham khảo
Lập bản đồ nhiệt độ và lượng mưa hằng ngày ở dãy núi Qilian, tây bắc Trung Quốc
Tóm tắt
Dữ liệu khí tượng hàng ngày là đầu vào quan trọng cho các mô hình thủy văn và sinh thái phân tán. Nghiên cứu này đã điều chỉnh mô hình mô phỏng vi khí hậu núi (MTCLIM) với dữ liệu từ 19 trạm khí tượng, đồng thời so sánh và xác thực hai phương pháp (MTCLIM và MTCLIM đã điều chỉnh) ở dãy núi Qilian, tây bắc Trung Quốc để ước lượng nhiệt độ hàng ngày (bao gồm nhiệt độ tối đa, nhiệt độ tối thiểu) và lượng mưa tại sáu trạm khí tượng từ ngày 1 tháng 1 năm 2000 đến ngày 31 tháng 12 năm 2009. Thuật toán nhiệt độ trong MTCLIM đã điều chỉnh đã được cải thiện bằng cách xây dựng mối quan hệ hồi quy tuyến tính hàng ngày giữa nhiệt độ và độ cao, hướng và thông tin vị trí. Có hai bước để điều chỉnh MTCLIM nhằm dự đoán lượng mưa hàng ngày: đầu tiên, mối quan hệ hồi quy tuyến tính được xây dựng giữa lượng mưa trung bình hàng năm và độ cao, vị trí, cũng như chỉ số thực vật; thứ hai, trọng số khoảng cách để đo lường sự đóng góp của từng trạm khí tượng vào điểm mục tiêu đã được cải thiện bằng hướng gió trung bình trong mùa mưa. Một số phân tích hồi quy và các chỉ số độ phù hợp (ví dụ: hệ số tương quan Pearson, hệ số xác định, sai số tuyệt đối trung bình, sai số căn bậc hai trung bình và hiệu quả mô hình hóa) đã được sử dụng để xác thực các giá trị ước lượng này. Kết quả cho thấy MTCLIM đã điều chỉnh có hiệu suất tốt hơn MTCLIM. Do đó, MTCLIM đã điều chỉnh được sử dụng để lập bản đồ dữ liệu khí tượng hàng ngày trong khu vực nghiên cứu từ năm 2000 đến 2009. Những kết quả này đã được xác thực bằng cách sử dụng các trạm khí tượng có dữ liệu thời gian ngắn và độ chính xác dự đoán là chấp nhận được. Dữ liệu khí tượng lập bản đồ có thể trở thành đầu vào cho các mô hình thủy văn và sinh thái phân tán được áp dụng ở dãy núi Qilian.
Từ khóa
#khí tượng #mô hình thủy văn #mô hình sinh thái #MTCLIM #Qilian Mountains #dự đoán nhiệt độ #lượng mưaTài liệu tham khảo
Almeida AC, Landsberg JJ (2003) Evaluating methods of estimating global radiation and vapor pressure deficit using a dense network of automatic weather stations in coastal Brazil. Agricultural and Forest Meteorology 118(3–4): 237–250. DOI: 10.1016/S0168-1923(03)00122-9.
Bavay M, Egger T (2011) Meteoio: a meteorological data preprocessing library for numerical models. Geophysical Research Abstracts EGU General Assembly 2011; 13 (EGU2011-11653).
Blandford TR, Humes KS, Harshburger BJ, et al. (2008) Seasonal and synoptic variations in near-surface air temperature lapse rates in a mountainous basin. Journal of Applied Meteorology and Climatology 47: 249–261.
Burton A, Kilsby CG, Fowler HJ, et al. (2008) RainSim: a spatial-temporal stochastic rainfall modelling system. Environmental Modelling and Software 23: 1356–1369. DOI:10.1016/j.envsoft.2008.04.003.
Chiesi M, Maselli F, Bindi M, et al. (2002) Calibration and application of FOREST-BGC in a Mediterranean area by the use of conventional and remote sensing data. Ecological Modelling 154: 251–262. DOI: 10.1016/S0304-3800(02)00057-1.
Chung U, Yun JI (2004) Solar irradiance corrected spatial interpolation of hourly temperature in complex terrain. Agricultural and Forest Meteorology 126: 129–139. DOI:10.1016/j.agrformet.2004.06.006.
Daly C, Neilson RP, Philips DL (1994) A statistical-topgraphic model for mapping climatological precipitation over mountains terrain. Journal of Applied Meteorology 33: 140–158.
Dobrowski SZ, Abatzoglou JT, Greenberg JA, Schladow SG (2009) How much influence does landscape-scale physiography have on air temperature in a mountain environment? Agricultural and Forest Meteorology 149: 1751–1758. DOI:10.1016/j.agrformet.2009.06.006.
Glassy JM, Running SW (1994) Validating diurnal climatology logic of the MT-CLIM model across a climatic gradient in Oregon. Ecological Applications 4(2): 248–257.
Hamann A, Wang TL (2005) Models of climatic normals for genecology and climate change studies in British Columbia. Agricultural and Forest Meteorology 128: 211–221. DOI:10.1016/j.agrformet.2004.10.004.
Hasenauer H, Merganicova K, Petritsch R, et al. (2003) Validating daily climate interpolations over complex terrain in Austria. Agricultural and Forest Meteorology 119: 87–107. DOI: 10.1016/S0168-1923(03)00114-X.
Hunter RD, Ross KM (2005) Climatologically aided mapping of daily precipitation and temperature. Journal of Applied Meteorology 44: 1501–1510. DOI: 10.1175/JAM2295.1.
Johansson B, Chen D (2003) The influence of wind and topography on precipitation distribution in Sweden: statistical analysis and modeling. International Journal of Climatology 23: 1523–1535. DOI: 10.1002/joc.951.
Kawabata A, Ichii K, Yamaguchi Y (2001) Global monitoring of interannual changes in vegetation activities using NDVI and its relationships to temperature and precipitation. International Journal of Remote Sensing 22(7): 1377–1382. DOI:10.1080/01431160119381.
Kilsby CG, Jones PD, Burton A, et al. (2007) A daily weather generator for use in climate change studies. Environmental Modelling and Software 22: 1705–1719. DOI:10.1016/j.envsoft.2007.02.005.
Lehning M, Löwe H, Ryser M, et al. (2008) Inhomogeneous precipitation distribution and snow transport in steep terrain. Water Resources Research 44(7). DOI: 10.1029/2007WR006544.
Lo YH, Blanco JA, Seely B, et al. (2011) Generating reliable meteorological data in mountainous areas with scarce presence of weather records: The performance of MTCLIM in interior British Columbia, Canada. Environmental Modelling and Software 26:644–657. DOI: 10.1016/j.envsoft.2010.11.005.
Ma MG, Frank V (2006) Interannual variability of vegetation cover in the Chinese Heihe River Basin and its relation to meteorological parameters. International Journal of Remote Sensing 27(16): 3473–3486. DOI: 10.1080/01431160600 593031.
Martiny N, Camberlin P, Richard Y, et al. (2006) Compared regimes of NDVI and rainfall in semi-arid regions of Africa. International Journal of Remote Sensing 27(23): 5201–5223. DOI: 10.1080/01431160600567787.
McCutchan MH, Fox DG (1986) Effects of elevation and aspect on wind, temperature and humidity. Journal of Climate and Applied Meteorology 25: 1996–2013.
Mott R, Lehning M (2010) Meteorological modeling of very high resolution wind fields and snow deposition for mountains. Journal of Hydrometeorology 11(4): 934–949. DOI: 10.1175/2010JHM1216.1.
Pierce LL, Walker J, Dowling TI (1993) Ecohydrological Changes in the Murray-Darling Basin. III. A Simulation of Regional Hydrological. Journal of Applied Ecology 30(2): 283–294.
Pietsch SA, Hasenauer H (2002) Using mechanistic modeling within forest ecosystem restoration. Forest Ecology and Management 159: 111–131. DOI: 10.1016/S0378-1127(01)00714-9.
Running SW, Nemani RR, Hungerford RD (1987) Extrapolation of synoptic meteorological data in mountainous terrain and its use for simulating forest evapotranspiration and photosynthesis. Canadian Journal of Forest Research 17(6): 472–483.
Shepherd A, Gill KM, Rood SB (2010) Climate change and future flows of Rocky Mountain rivers: converging forecasts from empirical trend projection and down-scaled global circulation modeling. Hydrological Process 24: 3864–3877. DOI: 10.1002/hyp.7818.
Singh P, Kumar N (1997) Effect of orography on precipitation in the western Himalayan region. Journal of Hydrology 199: 183–206.
Singh VP (1995) Computer Models of Watershed Hydrology. Water Resources Publications, Highlands Ranch, Colorado, USA.
Smith RB (1979) The influence of mountains on the atmosphere. Advances in Geophysics 21: 87–229.
Tang LN, Su XD, Shao GF, et al. (2012) A Clustering-Assisted Regression (CAR) approach for developing spatial climate data sets in China. Environmental Modelling and Software 38: 122–128. DOI:10.1016/j.envsoft.2012.05.008.
Thornton PE, Running SW, White MA (1997) Generating surfaces of daily meteorological variables over large regions of complex terrain. Journal of Hydrology 190: 214–251.
Zhao CY, Nan ZR, Cheng GD (2005) Methods for modelling of temporal and spatial distribution of air temperature at landscape scale in the southern Qilian mountains, China. Ecological Modelling 189: 209–220. DOI:10.1016/j.ecolmodel.2005.03.016.