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user: 4. 结果分析 4.1. 动力降尺度结果 图1给出了多年平均月降水量、月最高气温和最低气温的实际观测值和气候模型模拟结果。总体而言，所有气候模式对于降水和气温的模拟都存在较大的偏差。各模式对气温的模拟效果优于对降水的模拟效果，且六个气候模式都能模拟出气温的年内分布，但在冬季(12月、1月和2月份)仍存在较大偏差，其中YSU-RSM (M5)在这三个月的模拟偏差均超过10℃。此外，大部分的区域气候模式对于月均气温的模拟偏差比全球气候模式HadGEM2-AO (M6)的偏差更大。六个气候模型都能够大致的模拟出降水的年内分布但存在较大的偏差，一些月份降水的相对偏差甚至超过100%。图2显示的是观测及模型模拟的月降水量、最大及最小气温的标准差，各模型模拟的降水及气温标准差与实际值之间都存在较大偏差。综上所述，在CORDEX中的GCM和RCM对三个流域的降水和气温模拟均具有较大的偏差，动力降尺度后的降水和气温输出精度与原始的GCM数据相比并没有较大的改进，需要进一步后处理才能应用于水文模拟中。 图1. 三个流域的观测及气候模型模拟的月降水、月最高气温和最低气温的多年平均值，六个图例中，O代表观测数据，M1~M5为RCM，分别为HadGEM3-RA，RegCM4，SNU-MM5，SNU-WRF，M6为驱动模型HadGEM2-AO 4.2. 偏差校正方法模拟时序对比 图3、图4给出了两种偏差校正方法校正后的连续湿天序列和连续干天序列的累积分布曲线。如图示，DBC方法能很好的校正降水量的分布，但除了通过对湿日频率的校正来略微改变降水时序之外，其降水时序基本等同于原始气候模型的降水时序，因此，由DBC方法校正的干天(湿天)的累计频率分布与观测的频率分布曲线具有一定的偏差。MCBC校正后的序列较好的再现了观测的连续干天和湿天的累积频次分布。其中，经MCBC方法校正过的连续湿天序列的累积分布曲线与观测曲线基本重合。经过MCBC方法校正的连续干日的累计分布虽不如连续湿天更贴合观测结果，但也较大地减少了原始模型的偏差。此外，不论原始偏差多大，经MCBC校正后所有气候模型的连续干湿日累计分布曲线均较为接近，表明MCBC方法降低了模拟的不确定性。 图2. 三个流域的观测及气候模型模拟的月降水、月最大气温和最小气温标准差 4.3. 气象与水文模拟 图5展示的是原始气候模型、经DBC方法以及MCBC方法校正后的湿日频率、降水日的均值、95 th百分位数、标准差的相对偏差。气候模型模拟的降水在各个指标上都存在较大偏差，大部分模型模拟的相对偏差大于20% (或小于−20%)，甚至大于40%。相较于GCM的模拟结果，五个RCM的模拟结果并未有明显改善，甚至在一些指标上相对偏差比GCM偏差更大，表明动力降尺度后的结果仍具有较大偏差，还需进一步偏差校正处理。DBC大大减少了气候模型对日降水的模拟偏差。除SNU-MM5 (M3)，其它模型在经DBC方法校正后，日均降水相对偏差都在8%以内，而湿日频率均在−5%以内。对日降水标准差，DBC方法的校正效果虽不如前三个指标的校正效果明显，但相对偏差也基本在10%左右。以DBC方法为基础，MCBC模拟的降水相对偏差明显减少。其中，MCBC方法所模拟的日均降水的偏差在5%以内，湿日频率相对偏差在3%以内，95th百分位数上的降水相对偏差在±5%之间，标准差的相对偏差也有所减少。MCBC相对于DBC方法的改进在于对降水时序的校正，降水时序校正导致湿日频率变化，因此在降水总量与DBC方法一致的前提下，能更好的模拟日降水的其他指标。 图3. 三个流域的观测及由DBC和MCBC校正的连续干日的频率累计分布曲线。黑线代表观测的累计频率线，横轴为对数坐标轴 图4. 三流域的观测及由DBC和MCBC校正的连续湿日的频率累计分布曲线。黑线代表观测的累计频率线，横轴为对数坐标轴 图5. 原始气候模型模拟及由DBC和MCBC方法校正的三个流域的日降水的均值、湿日频率、95th降水和标准差相对偏差 在使用观测数据对新安江模型进行率定时，三个流域率定期的克林效率系数均在0.90以上，在验证期也均高于0.8 (表2)，表明了新安江模型在这三个流域较强的适用性。为消除水文模型带来的偏差，本文用观测的气象数据输入率定好的新安江模型所生成的径流来代替观测径流。图6分别展示了由GCM、RCM模拟的、以及经DBC与MCBC方法校正后的得到的降水气温数据所模拟的月径流过程线及观测的月径流过程线。气候模型数据直接模拟的多年平均月径流过程存在较大偏差，YSU-RSM (M5)及SNU-WRF (M4)模型模拟的月径流过程远远偏离了观测径流过程，而其他几个模型也未能较好的模拟出径流的年内分布。DBC方法有效的校正了各模型的偏差，校正后各模型在崇阳溪流域和湘江流域模拟的径流过程线几乎重合，而在东江流域的校正效果相对较差。MCBC方法也较好的再现了径流的年内分布，对于东江流域6、7、8月份的径流模拟要远远优于DBC方法，在其他流域的其他月份也有明显的改进。由气候模型模拟及两种偏差校正方法校正过的多年水量的相对偏差如表3所示。GCM模型模拟的径流水量偏差在三个流域分别为43.6%、70.5%和92.8%。五个区域气候模型中，HadGEM3-RA (M1)和SNU-MM5 (M3)的模拟偏差小于GCM模拟偏差，而SNU-WRF (M4)及YSU-RSM (M5)模型的模拟偏差远远大于GCM的模拟偏差。DBC方法和MCBC方法均有效的降低了气候模拟的模拟偏差，使得模拟偏差基本低于10%，且MCBC方法的水量偏差大都小于DBC方法。 Table 2 The Kling-Gupta efficiency of the Xianjiang model at three watershed 流域 崇阳溪 东江 湘江 率定期 0.92 0.91 0.94 验证期 0.89 0.81 0.89 表2. 新安江模型下三个流域的克林效率系数 图6. 三个流域的观测、由气候模型模拟及由DBC和MCBC方法校正的多年平均月径流过程图 Table 3 Multi-year average water storage error of raw climate models simulation and that of DBC-correction and MCBC-correction at three watershed RAW DBC MCBC 崇阳溪 东江 湘江 崇阳溪 东江 湘江 崇阳溪 东江 湘江 HadGEM3-RA 23.1 6.3 44.1 6.3 7.5 6.0 2.9 3.0 1.9 RegCM4 62.2 77.1 56.6 3.8 2.5 1.6 1.1 0.6 −1.0 SNU-MM5 43.7 31.6 40.9 4.0 12.5 6.7 −1.0 8.9 0.9 SNU-WRF 107.0 114.5 96.4 2.5 −1.2 1.2 0.2 −2.7 −1.0 YSU-RSM 187.3 221.5 167.7 5.7 6.5 7.6 2.8 4.1 3.3 HadGEM2-AO 43.5 68.5 86.3 4.4 9.7 4.8 1.6 5.7 0.5 表3. 气候模型模拟的及由DBC和MCBC方法校正后的三个流域的多年平均水量相对偏差(%) 与月径流模拟结果类似，由气候模型数据直接模拟的日径流也存在较大误差(图7)。如图示，GCM模拟的日径流均值，低水流量(5th百分位数的径流)和高水流量(95th百分位数的径流)的相对偏差分别在40%到90%，80%到120%及20%到100%之间。除M3所代表的SNU-MM5在三个指标的模拟上都优于M6代表的GCM的模拟外，其它RCM的模拟对于三个指标的模拟均部分或者全部比GCM模拟的偏差大，从而反映出单一的动力降尺度方法输出的结果不可直接用于径流响应研究。DBC方法和MCBC方法均能有效的校正气候模型模拟的偏差，模拟的日径流均值及高水流量相对偏差均在−5%到15%之间，而低水流量的相对偏差较大，在−5%到55%之间。另外，MCBC方法对于日降水指标的模拟要优于DBC方法，但是并没有体现在日径流的指标上。两种方法的模拟效果类似，但也有细微差别，例如，DBC方法模拟的日径流均值及高水流量基本大于观测值，相对偏差为正数，而MCBC方法的模拟则出现较多负偏差。 图7. 气候模型模拟的及由DBC和MCBC方法校正的三个流域日径流在均值、5分位数和95分位数上的相对偏差