高分辨率区域气候模式 ensemble 在人类影响下针对流域尺度水循环过程的对比
大气与海洋物理
2025-11-05 v1
摘要
理解区域水气候变率及其驱动因素对于anticipating气候变化对水资源和可持续性的影响至关重要。然而，由于结构模型局限、过程表征的简化以及空间分辨率不足，水循环、大气和能源循环的耦合模拟仍存在显著不确定性。在DETECT研究中心（Collaborative Research Center 1502）的框架内，本研究呈现了针对欧洲水循环过程分析设计的区域气候模式仿真的协调对比。我们分析了使用ICON和TSMP1模型系统进行的仿真结果，覆盖1990至2020年，比较参考数据集（E-OBS、GPCC、GLEAM），并聚焦于四个代表性流域：埃布罗、波尔、莱茵和蒂萨，在EURO CORDEX区域内。我们的分析揭示了所有流域和季节的系统性冷偏差，ICON总体上优于TSMP1。降水偏差在夏季表现出显著的离散，反映出准确模拟降水的持久挑战。ICON倾向于低估蒸发蒸腾量，而TSMP1在某些季节表现更好。敏感性实验进一步表明，包含灌溉可改善波尔流域（该流域灌溉密集）的模拟表现，更高分辨率的海表温度强制数据改善了整体降水表征。该基准评估提供了DETECT多模型 ensemble的首次评估，并突出了影响模型技能的关键结构差异。
引用
@article{arxiv.2511.02799,
title = {Intercomparison of a High-Resolution Regional Climate Model Ensemble for Catchment-Scale Water Cycle Processes under Human Influence},
author = {J. L. Roque and F. Da Silva Lopes and J. A. Giles and B. D. Gutknecht and B. Schalge and Y. Zhang and M. Ferro and P. Friederichs and K. Goergen and S. Poll and A. Valmassoi},
journal= {arXiv preprint arXiv:2511.02799},
year = {2025}
}