典型文献
基于BCC_CPSv2模式的淮河流域月参考作物蒸散概率订正预报
文献摘要：
参考作物蒸散(Reference Crop Evapotranspiration,ET0)预报在农业水资源配置、区域干湿演变评估方面有着重要作用.该研究基于国家气候中心第二代气候预测系统(Beijing Climate Center Second-Generation Climate Prediction System,BCC_CPSv2)模式预报数据和1991-2020年淮河流域地面气象观测数据,利用分位数映射法对模式预报的气象要素进行概率订正,采用Penman-Monteith公式计算ET0,并评估了订正前后BCC_CPSv2模式对淮河流域月ET0和气象要素的预报性能.结果表明:1)模式对平均气温、净辐射和相对湿度的预报值较观测值偏小,风速预报值在3-6月偏小,其他月份偏大,4个气象要素预报的均方根误差(Root Mean Square Error,RMSE)分别为1.84℃、1.70 MJ/m2d、15.79％和1.39 m/s;气象要素预报偏差导致2-6月ET0预报值较计算值偏小,1月和7-12月偏大,区域平均RMSE为0.59 mm/d,绝对百分比误差(Mean Absolute Percentage Error,MAPE)为21.9％.2)概率订正有效降低了气象要素和ET0的预报误差.气温、净辐射、相对湿度和风速预报订正值的RMSE均小于订正前;80％月份ET0预报订正值的RMSE小于订正前,区域平均RMSE减小了0.23 mm/d,MAPE减小了11.2％.3)夏半年和冬半年ET0预报误差的首要来源分别是净辐射和相对湿度,主要是由于模式对这2个要素的预报精度较低且ET0对其敏感,误差容易传递.可见,基于模式概率订正的月尺度ET0预报方法精度较高,可以为水资源优化管理、灌溉制度制定和农业中长期需水决策提供参考.
文献关键词：
蒸散;气候;模式;预报;概率订正;淮河流域
中图分类号：
作者姓名：
曹雯;段春锋;徐祥;程智;汪栩加
作者机构：
安徽省农业气象中心/安徽省农业生态大数据工程实验室,合肥 230031;安徽省气象科学研究所,安徽省大气科学与卫星遥感重点实验室,合肥 230031;安徽省气候中心,合肥 230031
文献出处：
引用格式：
[1]曹雯;段春锋;徐祥;程智;汪栩加-.基于BCC_CPSv2模式的淮河流域月参考作物蒸散概率订正预报)[J].农业工程学报,2022(23):61-69
A类：
CPSv2,概率订正,m2d
B类：
BCC,淮河流域,蒸散,订正预报,Reference,Crop,Evapotranspiration,ET0,农业水资源,水资源配置,干湿演变,第二代,气候预测,预测系统,Beijing,Climate,Center,Second,Generation,Prediction,System,模式预报,报数,地面气象观测,观测数据,分位数映射法,气象要素,Penman,Monteith,公式计算,正前,预报性能,平均气温,净辐射,相对湿度,报值,观测值,风速预报,偏大,Root,Mean,Square,Error,RMSE,MJ,预报偏差,计算值,区域平均,Absolute,Percentage,MAPE,预报误差,预报订正,订正值,夏半年,冬半年,预报精度,易传,月尺度,预报方法,水资源优化,优化管理,灌溉制度,需水
AB值：
0.368871
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