Allmänna cirkulationsmodeller (GCM), som används för att förutsäga nederbörd vid säsongsbunden ledtid, tenderar att simulera alltför många nederbördshändelser med för låg intensitet i förhållande till enskilda stationer i en GCM rutnätscell. Även om bias i den totala nederbörden korrigeras i förhållande till en målplats, förväntas denna snedvridning av frekvens och intensitet påverka simuleringar av grödans tillväxt och avkastning negativt. Vi presenterar ett förfarande som kalibrerar både frekvens och intensitetsfördelning av daglig GCM nederbörd i förhållande till en målstation, och visar dess tillämpning på majs avkastning simulering på en plats i semi-arid Kenya. Om GCM-nederbördsfrekvensen är större än vad som observerats under en viss månad, i genomsnitt över flera år, korrigeras GCM-nederbördsfrekvensen genom att nederbördshändelser som ligger under ett kalibrerat tröskelvärde kastas överbord. För att korrigera intensitetsfördelningen kartläggs varje GCM-nederbördsmängd över den kalibrerade tröskeln från GCM-intensitetsfördelningen till den observerade fördelningen. Vi använde en gammafördelning för observerad nederbördsintensitet, och beaktade både gamma och empiriska fördelningar för GCM nederbördsintensitet. På studieplatsen korrigerade det föreslagna korrigeringsförfarandet både medelvärdet och variansen av månatliga och säsongsbetonade GCM-nederbörd totalt, frekvens och medelintensitet. Den empiriska omvandlingen (GCM)-gamma (observerad) överskattade medelintensiteten något. En enkel multiplikativ skifte gjorde ett bättre jobb att korrigera månatliga och säsongsbetonade nederbördssummor, men lämnade betydande frekvens och intensitet bias. Alla metoder för biaskorrigering förbättrade simuleringar av majsavkastningen, men resulterade i en betydande negativ genomsnittlig bias. Denna partiskhet verkar vara förknippad med en tendens för GCM nederbörd att vara mer starkt autokorrelerad än observerad nederbörd, vilket resulterar i orealistiskt långa torra perioder under växtsäsongen. Icke-linjäritet gröda svar på variabiliteten i vatten tillgänglighet över GCM realiserar kan också bidra. I genomsnitt simulerade avkastningar varje år över flera GCM-realiseringar förbättrade avkastningsprognoser. Det föreslagna korrigeringsförfarandet ger ett alternativ för att använda den dagliga produktionen av dynamiska modeller för klimatprognoser för konsekvensanalyser på ett sätt som bevarar all användbar prediktiv information om tidpunkten för nederbörd under säsongen. Den praktiska nyttan för avkastningsprognoser vid lång ledtid kan dock begränsas av GCM:s förmåga att simulera nederbörd med en realistisk tidsstruktur. Vad är det för fel på dig?
Användningen av GCM för förutsägelse vid en säsongsbunden ledtid har visat sig lida av problemet med simulering av alltför många låg intensitet nederbördsfall inom varje rutnätscell REF.
Bias correction of daily GCM rainfall for crop simulation studies
{'venue': None, 'journal': 'Agricultural and Forest Meteorology', 'mag_field_of_study': ['Biology']}