[论文解读] Efficient Method for Updating IDF Curves to Future Climate Projections

Jonathan Butcher, Tan Zi|arXiv (Cornell University)|Jun 11, 2019

Climate variability and models参考文献 9被引用 4

一句话总结

本文提出一种高效方法，通过应用等距分位数映射校正气候模式（GCM）偏差，实现对未来气候情景下雨强-历时-频率（IDF）曲线的快速更新，仅使用年最大降雨量数据即可实现Atlas 14风格IDF曲线的快速再校准。该方法在保持与现有工程标准一致的同时，提升了设计降雨量估算的气候适应能力。

ABSTRACT

If climate stationarity is dead, how should engineering design standards be modified to account for potential changes in extreme precipitation? Many standards rely on precipitation intensity-duration-frequency (IDF) curves provided in NOAA's Atlas 14. General Circulation Models (GCMs) predict increases in average temperature throughout the US, but are less clear on changes in precipitation. In many areas GCMs predict relatively small changes in total precipitation volume, but also suggest increased magnitude of extreme events as warmer air can hold more water. Unfortunately, GCMs have limited skill in predicting individual storm events. This research developed an efficient approach to solve this problem that replicates Atlas 14 methods, which fit a generalized extreme value distribution to the annual maximum series. GCM biases are addressed through equidistant quantile mapping, mapping from a GCM's historical simulation to future predictions, then applying this mapping from the fit to data used in Atlas 14. The approach is efficient because it requires only the annual maxima, allowing rapid examination of results across the range of GCM projections.

研究动机与目标

• 解决非平稳气候条件下极端降雨工程设计标准更新的挑战。
• 开发一种计算高效的IDF曲线再校准方法，利用未来GCM情景投影。
• 在保留美国国家海洋和大气管理局（NOAA）Atlas 14统计框架的同时，校正GCM在极端降雨模拟中的偏差。
• 在无需重新处理完整降水时间序列的前提下，实现对多个GCM情景下IDF曲线变化的快速评估。
• 保持与依赖Atlas 14 IDF曲线的现有工程实践的兼容性。

提出的方法

• 该方法应用等距分位数映射，将历史GCM模拟结果与观测历史数据对齐，以减少模型偏差。
• 将GCM模拟的年最大降雨序列映射到基于Atlas 14数据推导出的参考分布。
• 通过将相同的分位数映射变换应用于未来GCM情景，生成未来IDF曲线。
• 该方法仅使用年最大降雨值，避免了对完整日尺度降水时间序列的依赖。
• 对映射后的年最大值拟合广义极值（GEV）分布，以推导更新后的IDF曲线。
• 该方法在保持与Atlas 14统计方法一致的同时，支持可扩展的气候情景分析。

实验结果

研究问题

• RQ1 如何在不重新处理完整降水记录的前提下，高效更新IDF曲线以反映未来气候情景？
• RQ2 在工程应用中，校正GCM在极端降雨事件模拟中的偏差的最有效方法是什么？
• RQ3 等距分位数映射在气候变化情景下能否保持Atlas 14 IDF曲线的统计完整性？
• RQ4 经此方法校正后，GCM情景在极端降雨强度方面表现出多大程度的变化？
• RQ5 与完整的水文模型再校准相比，该方法的计算效率如何？

主要发现

• 该方法仅使用年最大降雨数据，即可在多个GCM情景下实现IDF曲线的快速再校准。
• 等距分位数映射有效降低了GCM在极端降雨估计中的偏差，同时保持了Atlas 14的统计结构。
• 该方法与依赖GEV拟合IDF曲线的现有工程标准保持兼容。
• 该方法在多种GCM中表现一致，支持对气候变化对极端降雨影响的对比分析。
• 计算效率高，可实现对不同气候情景下IDF曲线变化的可扩展评估。
• 该技术为在不放弃既有方法论的前提下，更新基础设施设计标准以应对气候变化提供了实用路径。