水与空间信息科学随机天气生成器:从单站点到多站点模型

摘要

天气生成器是一种可以产生与观测数据具有相同统计特征的气象要素的随机模拟模型.它还可以作为统计降尺度工具产生气候变化情景,应用于气候变化影响评估等方面的研究.根据产生站点数据之间是否具有空间相关性,可以将随机天气生成器分为单站点和多站点模型.本文以WeaGETS(单站点)和MulGETS(多站点)两个天气生成器为例论述了从单站点到多站点的随机天气模拟过程,同时使用分布于泾河流域的15个气象站点评估了WeaGETS和MulGETS在黄土高原的适用性.结果表明:基于马尔可夫链的天气生成器能较好的模拟黄土高原的降水发生,而高阶马尔科夫链(二阶和三阶)能更好的模拟连续干旱期的标准差和极值.WeaGETS使用的概率分布能很好的模拟降水的均值,但低估了降水的标准差.偏正态分布能较好的模拟日降水量的极值,混合指数分布次之,伽玛、指数分布表现较差.随机天气生成器均低估了降水和温度的年际变异性,而WeaGETS使用的谱分析方法能很好的修正模拟变量的年际变异性.MulGETS不仅能很好的保持站点之间的空间相关性,还能较好的模拟降水和温度的统计参数.水文模拟方面,多站点天气生成器和基于流域平均值的单站点天气生成器产生的数据均能很好的模拟泾河流域月径流量的均值、标准差和极值.