1) Método para determinar estimativas razoáveis ​​ de precipitação modelada por GCMs, juntamente com MCRs (1, 2011, Bardossy) Procedimentos concebidos.

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1 1) Método para determinar estimativas razoáveis ​​ de precipitação modelada por GCMs, juntamente com MCRs (1, 2011, Bardossy) Procedimentos concebidos para dar confiança na interpretação de tais estimativas de precipitação. 1.1) Usar os CPs para definir as transformações Q-Q entre as precipitações observadas e as estimativas de RCM (os CPs foram derivados dos campos de pressão do nível do mar (SLP) obtidos a partir da reanálise do tempo diário histórico em um estudo anterior). As transformações Q ‐ Q são derivadas usando duas técnicas de downscaling durante um período de calibração de 20 anos e foram validadas durante um período de 10 anos de observações. 1.2) Usar uma transformada Q-Q dupla para estimar os padrões e quantidades de precipitação das previsões GCM-RCM de campos SLP e precipitação durante um período futuro. Este procedimento é essencial porque descobrimos que as distribuições de frequência de chuvas dependentes de CP em cada bloco são inesperadamente diferentes das distribuições históricas correspondentes. Os campos diários de precipitação comparados são registrados em uma rede de 25 km sobre a bacia do rio Reno, na Alemanha; Os dados diários observados são calculados sobre os blocos de grade, e os valores de RCM foram estimados sobre a mesma grade. OBJETIVO DO TRABALHO Vincular a precipitação espacial diária à precipitação modelada por RCM produzida por reanálise, de modo que as quantidades diárias projetadas de chuva possam ser estimadas com viés mínimo. A forma como isto é conseguido é descrita nos 6 passos seguintes (pag 1 de 18) PASSO 1: Determinar a ligação entre os padrões de circulação (CPs), definidos pelos campos de pressão do nível do mar obtidos pela reanálise, com padrões diários de umidade em uma área geográfica escolhida. A região escolhida foi a bacia do Reno, na Alemanha, onde há aproximadamente 600 registros longos e bons de pluviómetro numa área de cerca de 100.000 km2. Os 20 conjuntos de regras que definem esses padrões de circulação foram obtidos em um estudo anterior usando regras fuzzy e otimização por recozimento simulado (Bárdossy, 2010). Estas regras que definiram os CPs foram usadas para determinar as ligações entre os CPs e os diferentes regimes diários de chuvas, em duas estações de 6 meses chamadas verão (quente) e inverno (frio), no estudo que conduziu a este artigo.

2 PASSO 2: Pegar as regras determinadas no primeiro passo e identificar os CPs (definidos pelas regras) que ocorrem em cada dia histórico nos 30 anos de 1961 a 1990 e armazenar essas informações. Note-se que o mesmo CP é aplicável em cada dia para todos os RCMs porque os CPs históricos foram obtidos por reanálises. Para cada um dos 25 km2 de blocos de grade sobre a bacia do rio Reno, em cada dia de cada estação, as quantidades de precipitação espacial (observadas e modeladas pelos três RCMs) associadas à PC concorrente foram identificadas e rotuladas como tal. PASSO 3: Determinar as distribuições de frequência das quantidades de chuva em cada bloco de grade em cada dia em cada estação, para cada PC, para chuvas observadas e baseadas em MCR durante um período de calibração de 20 anos (1961-1980). Aqui foram utilizados dois métodos, um chamado downscaling universal e o outro chamado downscaling baseado em CP; o segundo é computacionalmente mais exigente do que o anterior, e foi prudente determinar quais ofereciam melhores resultados. O downscaling universal exigia que todos os valores de precipitação observados e modelados fossem coletados para cada bloco para cada estação (observando o PC associado aos dados de cada dia). Estes seriam então utilizados em transformadas de quantil-quantil (QQ) para diminuir a precipitação de RCM durante o período de calibração, notando novamente (mas não explorando) o conhecimento da PC concorrente. No downscaling baseado em CP, a classificação extra era o CP do dia, de modo que cada dia quatro valores de precipitação (observados e baseados em RCM) em cada grade bloco seria classificado em duas estações e 20 CPs. PASSO 4: Validar o procedimento descrito no passo três. Um período de 10 anos (1981-1990) foi selecionado, e os quatro registros espaciais de precipitação foram utilizados da seguinte maneira. No downscaling universal, a precipitação estimada para cada bloco de grade para cada dia de cada estação foi estimada usando uma transformação Q-Q da respectiva estimativa baseada em RCM para o valor observado. Neste procedimento de downscaling universal, embora o PC concorrente não tenha sido utilizado no cálculo, ele foi anotado para fins de comparação. No downscaling baseado em CP, o mesmo procedimento do downscaling universal foi usado com a adição de que o CP no dia foi usado para selecionar a transformação Q-Q apropriada.

3 PASSO 5: Realizar outros testes e comparações corroborativas, com o objetivo de determinar a efetividade da chuva modelada na captura de eventos com impacto hidrológico marcante. Em particular, para eventos de inundação rápida, a precipitação máxima em cada bloco de grade na bacia em um determinado ano e estação é de considerável interesse. No outro extremo, os efeitos cumulativos do ressecamento podem ter um efeito devastador no armazenamento de reservatórios e na agricultura. Para determinar se os modelos capturam esse comportamento, um filtro exponencial de precipitação de cada bloco foi empregado. PASSO 6: As chuvas modeladas pelo RCM futuro (2021–2050) foram reduzidas usando uma transformada Q-Q dupla. Verificou-se que as distribuições de frequência de chuvas, condicionadas em cada CP, foram substancialmente diferentes das distribuições históricas. Usar as transformações Q ‐ Q obtidas historicamente diretamente nessas estimativas destruiria informações valiosas sobre o comportamento futuro que as RCMs haviam capturado. Assim, o novo procedimento era que, em cada bloco, em cada dia, a transformação passava da quantidade modelada futura para a quantia modelada histórica para o quantil correspondente da quantia observada de volta para a quantidade modelada ajustada em seu próprio nível de quantil. A precipitação média acumulada para cada bloco de grade para cada saída RCM foi computada e foi comparada com os valores observados correspondentes.

4 Necessidade Hídrica Bruta de culturas (NHB) Evapotranspiração Mensal das culturas (ETP) Total Mensal de Chuva (PPT) Eficiência de Aplicação de Água dos Sistemas de Irrigação (EA)