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牧师

做更好的输入数据导致一个更好的模型精度?

气候和化学运输模型都需要输入文件包括气象数据、排放清单、表面数据(如土地利用类型)来初始化仿真领域。

以WRF为例对区域气象数据。我总是使用1度的x 1度摘要采用光》分析grib2格式的数据作为模型驱动数据支持边界和初始信息每6小时。

现在,我发现临时ECMWF再分析数据与空间0.25 x 0.25度也可以用作WRF输入。

所以,我想更好的输入数据产生更好的模型性能吗?可以提高多少如果答案是真的吗?

我想到了一些优点更好的输入文件(在空间和时间尺度):

优点:(1)更好的输入字段意味着规模较小的物理过程(e。g湍流运输水)可以在一定程度上描述更好;(2)精细化学物种的时空变化可以模拟实际发射过程更好的(e。g,排放相关交通一天)。

有什么缺点的性能改进,除了计算成本?

回答

是的,当然更好的输入数据* *会导致更好的模型精度,但前提是模型的概念化接近。气候模型的许多问题的误解,我想强调以下:a)大多数气候模型的隐含精密输出是荒谬的,所以需要很长,困难和怀疑看数据与现实的误差范围。b)缩小模型倾向于给精度高的印象。在大多数情况下,这是虚幻的。c)减半网格尺寸和你需要的4倍输入数据。在现实中通常没有那么多的高质量数据,即使有(原则上),通常没有人力能力处理它。d)减少网格的大小,你必须更加关注概念化。例如,地形学的影响在降雨,地面水达到比,和小气候因素变得越来越重要。以我的经验的工作在东非AOGCM输出,我发现小网格只突出了当地气候差异模型和以证据为基础的辅助数据。即使有较小的网格,该模型完全不能捕获meso-climatic影响大型湖泊,或陡峭的气候梯度的规模约100公里。 So the message is clear: global climatic models are great for general climatic trends, dubious for rainfall trends, and downright misleading for most small scale climate trend analysis. My worry is that one of leading categories of GCM users, water resources analysts, don't yet seem to have a clear grasp of GCM limitations. There are dangers in treating climatic computer models as a 'magical black box'. There are inherent dangers in gridding the available data realistically (a *major* source of error!). And whenever you choose a finer grid size, *always* pay very close attention to differences between hind-cast outputs and the actual spread of climatic data on the ground.

编辑总结

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\ begingroup美元戈登,你说“我发现小网格只突出了当地气候差异模型和以证据为基础的工具数据。”In scientific numerical analysis the convergence of model with finer grid to instrumental observations is a necessary criteria for validity of a model. Would it be true to conclude from your answer that AOGCM models are fundamentally wrong? This is a very good input. \ endgroup美元
- - - - - -啤酒. . chenski
2016年9月12日22:01
1

\ begingroup美元 ——全球的AOGCMs只是。总有危险与全面推广,但作为一个经验法则,我想说这都是规模的问题。为大局AOGCMs是伟大的,但他们只是不是小规模的工作而设计的。所以他们不从根本上是错误的——只是使用不当。 \ endgroup美元
- - - - - -戈登斯坦格
2016年9月14日,16

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