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초록. 많은 연구가 기후 모델에서의 일일 강수량을 관측된 강수량 통계에 맞추기 위해 편향 수정하고, 그러고 나서 편향 수정된 데이터는 다양한 모델링 응용에 사용됩니다. 본 논문은 지역 기후 모델(RCMs)에서 강수량을 편향 수정하는 데 사용되는 최근의 방법들을 검토합니다. 이후 이 논문은 기상 연구 및 예보(WRF) 모델로 시뮬레이션된 강수에 적용된 네 가지 편향 수정 방법을 평가하고, 남동 호주 8개의 유역에서 모델링된 유출에 미치는 후속 영향을 분석합니다. 전반적으로, 최상의 결과는 분위수 매핑 또는 새로 제안된 두 상태 감마 분포 매핑 방법에 의해 도출됩니다. 그러나 이 실험에서 방법 간의 차이는 작으며(문헌에 보고된 대로), 이는 주로 필요한 상당한 수정과 시간에 따른 일관성 없는 오류(비정상성) 때문입니다. 편향 수정된 강수량의 오류는 일반적으로 모델링된 유출에서 증폭됩니다. 테스트된 방법들은 강수량 시퀀스를 시뮬레이션하는 RCM의 한계를 극복할 수 없으며, 이는 유출 생성에 영향을 미칩니다. 결과는 편향 수정이 강수량 평균의 변화 신호를 변경하지 않는 것처럼 보이지만, 높은 강수량에서의 변화 신호에 추가적인 불확실성을 도입할 수 있음을 보여줍니다. 따라서 향후 기후 변화 영향 연구는 원자료 또는 편향 수정된 RCM 결과를 사용할지 결정할 때 이를 고려해야 합니다. 그럼에도 불구하고 RCM은 계속 개선될 것이며, RCM 시뮬레이션의 편향이 줄어들수록 수문학적 응용에 점점 더 유용해질 것입니다.
Teng et al. (Wed,)는 이 질문을 연구했습니다.