文摘

融雪洪水引发的高温天气主要温度相关风险在巴基斯坦北部,以及这种极端洪水事件的频率增加了近年来。在这项研究中,温度概率预测在季节性和subseasonal时间尺度根据追得墨忒耳内模拟从三个最先进的模型项目评估的相关操作特征(ROC)验证方法。基于直接模型输出结果揭示的重要技能3 - 5(民国2月炎热的夏季95%的置信下限为0.538)和2月4 - 5(中华民国95%的置信下限为0.623)预测当对观测结果进行验证。结果ERA-40再分析也显示技能为炎热的夏季。娴熟的概率合奏的预测夏季气温可能在提供有价值的融雪洪水的预知和水资源管理在巴基斯坦。

1。介绍

娴熟的季节性预测的温度有明显的潜在益处,特别是在发展中国家,农业和水资源的主要行业是直接受温度变化和气候变化的影响。更有效地使用可用的资源是可能的如果一个可靠的预测的温度。基于系综的概率预测方法已经成为季节性预测的一个组成部分,和一些气象预报系统(EPS)在全球范围内运营(1,2]。在欧洲资助项目,得墨忒耳,最先进的耦合模型有能力正确模拟降雨和气温中提到的一些研究。multimodel合奏系统得墨忒耳的技巧用于季节性预测的最高温度不同季节在西班牙(3]。追得墨忒耳内生产项目显示良好的技能在意大利北部冬季(4]。魏盖尔et al。5)还表明,一个调整模型得墨忒耳的项目也可以执行几乎等于multimodel整体预测。克里希那穆提et al。6)相比,得墨忒耳的技能集和一套佛罗里达州立大学(前苏联)模型和建议superensemble多个耦合模型产量相当大的技能对于不同的变量,包括降水和气温,南亚季风。

得墨忒耳提供了大量的信息关于质量的预测数值模型,现在还没有等价项目详细实证模型的功效[7]。得墨忒耳数据库没有被广泛用于检查技能季节性预测南亚地区降水和温度有直接和严重的社会影响。融雪洪水是世界上罕见的,因此预测是不常见的。巴基斯坦北部的一些地区融雪洪水事件的影响。沉重的冬天的积雪,快速融雪和暴雨融化期间的主要因素是导致融雪洪水。巴基斯坦的主要河流有其起源在高海拔和获取流动主要来自融雪和雨季。7月和8月的月是雨季高峰在巴基斯坦的季风和集中降雨的集雨在这几个月里有时是放大了的雪水。小融雪洪水每年都发生在巴基斯坦北部影响局部地区的但有时极端高温引发大规模融雪洪水导致高的河流。融雪径流导致山洪暴发,在巴基斯坦北部,是受夏季气温8]。极高的温度在巴基斯坦北部导致融雪洪水经常采取的形状灾难扰乱了灌溉和人的生活在山区。高温导致一些极端洪水事件在过去导致危险的高水位在巴基斯坦。事件在2005年6月,一个灾难性的融雪洪水过后,洪水警报基于需求的准确预测夏季气温已经成为关注的一个问题。没有尝试过去,不幸的是,预测夏季气温已开展,特别是在巴基斯坦北部。这些知识差距是本研究的主要动机,和得墨忒耳multimodel合奏预测系统已经用于预测夏季气温在巴基斯坦北部的季节性和subseasonal时间尺度。Subseasonal可预测性是同样重要的,尤其是在天气和气候风险管理的背景下(9),但有限的文献发表。ECMWF(欧洲中期天气预报中心)和日本(日本气象厅)是主要的国际气象中心运营问题月度预测[全球环流模型的基础上10,11]。Frias et al。12)描述了可预测性的月平均最高气温multimodel合奏季节性年际预测系统在伊比利亚半岛(得墨忒耳)。提供月度温度预测概率验证后使用耦合硕士ECMWF的全球环流模型,魏盖尔et al。9)表明,月度预测桥梁之间的差距中期天气预报和季节性预测。

本文的结构如下。部分2描述了数据集和方法用来评估概率合奏的预测。节3,概率合奏的关键结果预测的温度。最后,本研究的主要结果和结论进行了总结4。

2。数据和方法

本文旨在探讨在巴基斯坦北部夏季温度可预测性。几个城市都位于巴基斯坦北部的山区,和狭窄陡峭的山谷地区引起快速反应融雪洪水。得墨忒耳,ERA-40再分析,观测数据集用于本研究调查季节性预测高,由中华民国验证方法评估。

得墨忒耳系统包括七个最先进的全球海气耦合模型,用于产生一个广泛追数据集从2月开始,5月,8月和11月,对不同时期从1958年到2001年(13]。三个耦合模型(CNRM-from中心Meteorologiques全国ECMWF-from欧洲中期天气预报中心和UKMO-from气象局,英国)产生追得墨忒耳内长期43年(1959 - 2001),和这三个模型被用于这项研究评估季节性温度在巴基斯坦北部。得墨忒耳的项目,大气和陆地表面初始条件取自ERA-40项目(14]。得墨忒耳的追从2月开始已经检查了在预测夏季温度季节性和subseasonal时间尺度。月平均的观测数据和季节平均温度在巴基斯坦北部,气候所提供的用于预测验证,数据处理中心(高等)的巴基斯坦气象部门(PMD)。

概率预测的研究由温度考虑三类(热/ above-the-median /冷),和预期的性能评估使用相对操作特性(ROC)验证方法(15]。ROC曲线是用来说明预测质量,量化中华民国第一个方法是计算ROC曲线下面积(16]。曲线下的面积是nonparametrical,用于测量测试精度,还用于比较相应的形状曲线。

multimodel合奏的方法的主要限制是耦合的系统误差的影响全球环流模型(GCMs)输出,和最复杂的耦合模型固有的缺陷通常之间共享模型(17]。模型错误(偏见)可以根据观察,被校准和校准偏差纠正是最简单的方法。由此产生的合奏一般更准确,如果每个乐团成员bias-corrected [18]。一个简单的后处理方案bias-corrected合奏系统可以用来计算合理准确的预测(19,20.]。集合预报产品可能增强后明显气候平均偏差纠正(21]。这项研究的重点是直接模型预测技能的输出(生)。然而,预测技能也被检查偏差纠正后,和ERA-40再分析被用于这个偏差纠正。偏差纠正应用于每个乐团成员的每个全局耦合模型(GCM)分开。所以两套输入合奏数据(未修正的和bias-corrected)被用来检查和比较得墨忒耳的温度可预测性在巴基斯坦。

3所示。结果

计算民国地区(未修正的和bias-corrected)三个温度类别(上层tercile (UT), above-the-median (AM),和更低的tercile (LT))(3 - 5) 2月预测,根据观察和ERA-40进行验证,给出了表1。为上层tercile类别(炎热的夏天),结果显示重要的技能对观测(ROC面积= 0.707 95%置信下限为0.538)和边际技能ERA-40再分析(ROC面积= 0.656 95%置信下限为0.484)。结果还揭示了边际技能点和LT类别。bias-corrections之后,所有类别的技能略有增加。ROC曲线为炎热的夏天是显示在图1,这也说明这些事件的重要技能。温度的技能在subseasonal时间尺度也检查了,结果,表中给出2炎热的夏季,揭示了重要的技能(UT) 2月(4 - 5)预测当验证观察(ROC面积= 0.771)和ERA-40 (ROC区域= 0.675)。bias-corrected结果显示温度预测技能产生积极的影响。ROC曲线给出了subseasonal时间尺度图2,曲线的形状也说明高技能上tercile类别(炎热的夏天)。

个人预测概率上tercile (UT)于2月(4 - 5)预测DEMETER-3 multimodel乐团,1959 - 2001年,已经检查了在图3。绘制预测概率UT类别的个人年表明,DEMETER-3预测1967年上tercile最高的预测概率,而不是一个上层tercile根据PMD的观察。然而,概率情节43年(1959 - 2001)表明,DEMETER-3预测几年UT正确(即。,10out of 14 years correctly predicted) when high discharge was observed at Attock (where snowmelt water of both River Indus and River Kabul meets). This probability plot confirmed that February (4-5) forecasts by DEMETER-3 have high skill in predicting the UT events. The individual forecast probabilities of upper tercile (UT) from February (3–5) forecasts also revealed the same level of skill (not shown).

4所示。讨论和结论

得墨忒耳预测今年2月开始在巴基斯坦北部夏季气温已经被中华民国验证评估方法。重要的技能是发现炎热的夏季(3 - 5)和(4 - 5)2月2月预测当验证PMD的观测数据和ERA-40再分析数据。娴熟的巴基斯坦北部夏季气温的概率集合预报在洪水管理是极其宝贵的,和概率预测,得墨忒耳的使用可能是一个更好的方法对基于风险的决策在洪水警报。洪水事件的敏感性,夏季气温应该仔细检查通过进一步研究开发一个适当的夏季温度输入和径流响应之间的关系对洪水风险。这种关系将有助于决策者事先评估洪水强度。由于巴基斯坦的蓄水能力有限,大量的融雪水被浪费在干燥的夏季(4 - 6月)。巴基斯坦已经是世界上最缺水的国家之一,由于高人口增长22]。融雪水的先验知识,根据娴熟的夏季气温的概率总体预测,可能有利于适当的规划和改善巴基斯坦的水管理系统。

热,夏季温和的可预测性一直在讨论一些研究但融雪引发的极端温度的预测是世界上不幸的是微不足道的,因为有限的地区受到融雪洪水的影响。融雪是世界上淡水的主要来源大部分是浪费在巴基斯坦等发展中国家。模型中使用的得墨忒耳项目或乐团有潜力预测一个较小的区域的极端高温喜欢巴基斯坦北部季节性和subseasonal尺度提醒决策者和利益相关者对潜在融雪洪水。这些信息也可以使用融雪水文学家的建模和预测可以提供宝贵的信息保持高度警惕对融雪洪水。

温度的预测能力,基于直接模型输出,可能会进一步提高使用适当的统计降尺度方法,可行的巴基斯坦北部,一个地区复杂的地形。潜在的概率温度预测基于multimodel预报系统,用于得墨忒耳(操作EURO-SIP模型)的前体可能对巴基斯坦巨大的社会经济效益,阿富汗,和其他领域的中南西亚容易在冬天大雪和融雪洪水在春季和夏季更好的水资源管理。相同的三个模型的得墨忒耳随后被用于EUROSIP项目生产运营multimodel季节性预测。

利益冲突

作者宣称没有利益冲突有关的出版。