科研進展
祁連山高精度網(wǎng)格降水數(shù)據(jù)集構(gòu)建獲新進展
降水(Precipitation，Pre)作為陸地水文循環(huán)的重要環(huán)節(jié)，在維持地-氣系統(tǒng)能量平衡中發(fā)揮著關(guān)鍵作用。高精度網(wǎng)格降水數(shù)據(jù)對水文和氣候研究至關(guān)重要，特別是在地面觀測資料稀缺的高寒山區(qū)。然而，現(xiàn)有網(wǎng)格降水數(shù)據(jù)分辨率低、偏差大。因此，亟需研發(fā)創(chuàng)新方法以滿足時空異質(zhì)性強的高寒山區(qū)應(yīng)用需求。
近日，中國科學院西北生態(tài)環(huán)境資源研究院祁連山冰凍圈與生態(tài)環(huán)境綜合觀測研究站研究團隊基于先進的人工智能技術(shù)，開發(fā)了一種稱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(qū)高精度的網(wǎng)格降水數(shù)據(jù)集。
研究人員使用祁連山區(qū)100個雨量站數(shù)據(jù)完成了對TLIDC框架的定量評估，并應(yīng)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(shù)據(jù)。
研究發(fā)現(xiàn)，TLIDC框架能夠生成可靠、高精度的降水數(shù)據(jù)，精度優(yōu)于目前主流的降水數(shù)據(jù)集，有效改善了地面觀測數(shù)據(jù)匱乏導(dǎo)致的地區(qū)降水數(shù)據(jù)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(shù)據(jù)分析了1950至2024年祁連山降水數(shù)據(jù)的時空變化特征。結(jié)果表明，1950至2024年祁連山降水整體呈增加趨勢，線性增長速率為每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(xiàn)出海拔依賴性。
該研究成果為在地形復(fù)雜、觀測稀疏的高寒山區(qū)生成高精度降水數(shù)據(jù)提供了可行方案，有效彌補了當前高寒山區(qū)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)文明重點研發(fā)計劃、甘肅省重大科技專項、甘肅省水資源基礎(chǔ)調(diào)查、冰凍圈科學與凍土工程全國重點實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(shù)據(jù)的空間降尺度(表示為Layer 1)、降水事件的識別(表示為Layer 2)和降水量的模擬(表示為Layer 3)。Layer 1通過GWR模型，提供高空間分辨率的降水數(shù)據(jù)，Layer 2和Layer 3利用構(gòu)建的CNN-BiLSTM模型來提高降尺度后降水數(shù)據(jù)的準確性
1950-2024年祁連山降水重建結(jié)果及時空變化特征。(a)重建降水的空間分布；(b) Sen’s趨勢估計與Mann-Kendall顯著性檢驗結(jié)果；(c)祁連山降水時空變化的趨勢類型；(d)各子流域降水時空變化的趨勢類型。
