Biases in Reanalysis Snowfall Found by Comparing the JULES Land Surface Model to GlobSnow
Biases in Reanalysis Snowfall Found by Comparing the JULES Land Surface Model to GlobSnow
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通过比较 JULES 地表模型与 GlobSnow 发现降雪再分析中的偏差
DOI：
10.1175/jcli-d-13-00382.1
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发表时间：
2014
影响因子：
4.9
通讯作者：
Hancock S
中科院分区：
文献类型：
--
作者：
Hancock S
雪对天气和气候有很大的影响。为了确保准确的预测，需要在模型中准确地表示雪过程。雪过程是陆面模式（LSM）的一个弱点，研究表明，需要更复杂的雪物理学来避免早期融化。在这项研究中，欧洲航天局（ESA）的全球雪监测气候研究（GlobSnow）雪水当量和美国宇航局的“MOD 10 C1”积雪产品被用来评估英国联合王国内积雪过程的准确性。陆地环境模拟器（JULES）JULES是从大气环流模式“离线”运行的，因此由气象再分析数据集驱动：“普林斯顿”，水和全球变化-全球降水气候学中心（WATCH-GPCC）和WATCH-气候研究单位（CRU）。这表明，当模型达到正确的峰值积累时，雪不会提前融化。然而，一般来说，雪融化早，因为峰值积累太低。对气象再分析数据的检查表明，降雪福尔斯不足以达到观测到的峰值。因此，早期研究的结论可能是由于驾驶数据的弱点，而不是模型雪过程。这些再分析产品使用观测到的测量数据进行“偏差校正”降水，并进行捕捞不足校正，从而超越了在其创建过程中使用的任何其他数据集的优势。本文认为，使用规范数据偏差校正再分析数据是不适合在冬季受雪影响的地区，并可能导致混乱时，评估模式的过程。
Snow exerts a strong influence on weather and climate. Accurate representation of snow processes within models is needed to ensure accurate predictions. Snow processes are known to be a weakness of land surface models (LSMs), and studies suggest that more complex snow physics is needed to avoid early melt. In this study the European Space Agency (ESA)’s Global Snow Monitoring for Climate Research (GlobSnow) snow water equivalent and NASA’s “MOD10C1” snow cover products are used to assess the accuracy of snow processes within the Joint U.K. Land Environment Simulator (JULES). JULES is run “offline” from a general circulation model and so is driven by meteorological reanalysis datasets: “Princeton,” Water and Global Change–Global Precipitation Climatology Centre (WATCH–GPCC), and WATCH–Climatic Research Unit (CRU). This reveals that when the model achieves the correct peak accumulation, snow does not melt early. However, generally snow does melt early because peak accumulation is too low. Examination of the meteorological reanalysis data shows that not enough snow falls to achieve observed peak accumulations. Thus, the earlier studies’ conclusions may be as a result of weaknesses in the driving data, rather than in model snow processes. These reanalysis products “bias correct” precipitation using observed gauge data with an undercatch correction, overriding the benefit of any other datasets used in their creation. This paper argues that using gauge data to bias-correct reanalysis data is not appropriate for snow-affected regions during winter and can lead to confusion when evaluating model processes.
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