科研進(jìn)展
祁連山高精度網(wǎng)格降水數據集構建獲新進(jìn)展
降水(Precipitation，Pre)作為陸地水文循環(huán)的重要環(huán)節，在維持地-氣系統能量平衡中發(fā)揮著(zhù)關(guān)鍵作用。高精度網(wǎng)格降水數據對水文和氣候研究至關(guān)重要，特別是在地面觀(guān)測資料稀缺的高寒山區。然而，現有網(wǎng)格降水數據分辨率低、偏差大。因此，亟需研發(fā)創(chuàng )新方法以滿(mǎn)足時(shí)空異質(zhì)性強的高寒山區應用需求。
近日，中國科學(xué)院西北生態(tài)環(huán)境資源研究院祁連山冰凍圈與生態(tài)環(huán)境綜合觀(guān)測研究站研究團隊基于先進(jìn)的人工智能技術(shù)，開(kāi)發(fā)了一種稱(chēng)為三層智能化降尺度-校正(TLIDC)的新框架，旨在生成適用于高寒山區高精度的網(wǎng)格降水數據集。
研究人員使用祁連山區100個(gè)雨量站數據完成了對TLIDC框架的定量評估，并應用該框架重建了1950至2024年祁連山0.01°*0.01°空間分辨率的日降水數據。
研究發(fā)現，TLIDC框架能夠生成可靠、高精度的降水數據，精度優(yōu)于目前主流的降水數據集，有效改善了地面觀(guān)測數據匱乏導致的地區降水數據精度誤差。
此外，研究人員還利用高分辨率祁連山降水（HQLM-PRE）數據分析了1950至2024年祁連山降水數據的時(shí)空變化特征。結果表明，1950至2024年祁連山降水整體呈增加趨勢，線(xiàn)性增長(cháng)速率為每10年增加2.49毫米(p<0.05)，但不同子流域的變化趨勢有所差異。1950至2024年祁連山降水的空間格局呈自東南向西北減少的趨勢，且分布表現出海拔依賴(lài)性。
該研究成果為在地形復雜、觀(guān)測稀疏的高寒山區生成高精度降水數據提供了可行方案，有效彌補了當前高寒山區氣候與水文研究中的關(guān)鍵空白。
該研究成果以Reconstruction of High-Precision Gridded Precipitation Dataset in the Alpine Cold Regions of the Qilian Mountains: An Intelligent Technological Framework from Downscaling to Calibration為題發(fā)表于國際期刊Atmospheric research。西北研究院博士研究生王仁軍為論文第一作者，秦翔研究員為論文通訊作者。該研究得到甘肅省生態(tài)文明重點(diǎn)研發(fā)計劃、甘肅省重大科技專(zhuān)項、甘肅省水資源基礎調查、冰凍圈科學(xué)與凍土工程全國重點(diǎn)實(shí)驗室自主部署項目等聯(lián)合資助。
論文鏈接：https://doi.org/10.1016/j.atmosres.2025.108387
TLIDC技術(shù)框架。TLIDC框架整體分為三部分：降水數據的空間降尺度(表示為L(cháng)ayer 1)、降水事件的識別(表示為L(cháng)ayer 2)和降水量的模擬(表示為L(cháng)ayer 3)。Layer 1通過(guò)GWR模型，提供高空間分辨率的降水數據，Layer 2和Layer 3利用構建的CNN-BiLSTM模型來(lái)提高降尺度后降水數據的準確性
1950-2024年祁連山降水重建結果及時(shí)空變化特征。(a)重建降水的空間分布；(b) Sen’s趨勢估計與Mann-Kendall顯著(zhù)性檢驗結果；(c)祁連山降水時(shí)空變化的趨勢類(lèi)型；(d)各子流域降水時(shí)空變化的趨勢類(lèi)型。
