水文JOURNALOFCHINAHYDROLOGY第43卷第3期2023年6月Vol.43No.3Jun.,2023DOI：10.19797/j.cnki.1000-0852.20220060收稿日期：2022-02-14网络首发日期：2022-11-03网络首发地址：https://kns.cnki.net/kcms2/detail/11.1814.P.20230612.1346.008.html基金项目：水文水资源与水利工程科学国家重点实验室“一带一路”水与可持续发展科技基金资助项目（2021nkms03）作者简介：李昕潼（2000—），女，海南海口人，硕士研究生，主要研究方向为水文学及水资源。E-mail:2005210055@cugb.edu.cn通信作者：李占玲（1980—），女，内蒙古赤峰人，副教授，主要研究方向为水文学及水资源。E-mail:zhanling.li@cugb.edu.cn不同偏差校正法对GCM降水数据的应用效果分析李昕潼，李占玲，韩孺村（中国地质大学（北京）水资源与环境学院，北京100083）摘要：大气环流模式（GCM）是获取时空连续气候数据的主要手段之一，但由于其在区域尺度上的输出数据往往存在一定偏差，因此在使用前需要进行校正。以黑河流域为研究区，提取了CMIP6中的BCC-CSM2-MR模式的降水数据，采用线性标度法（LS）、经验分位数映射法（EQM）和Gamma分位数映射法（GQM）对1985—2014年逐月降水数据进行偏差校正，选择标准化均方根误差（NRMSE）、平均绝对误差（MAE）、皮尔逊相关系数（R）和Sen斜率（Sen’sslope）为评价指标，分析校正前后评价指标的变化以及不同校正方法的差异和有效性。结果表明：（1）LS法校正后降水数据总量指标值有明显改进，NRMSE、MAE和均值误差明显减小，然而由于该方法没有考虑数据在频率上的差异性，因此，LS校正后的降水数据在频率上仍存在一定偏差；（2）经过EQM法和GQM法校正后，NRMSE、MAE指标均有所改进，频率指标方面校正效果更优，校正后的降水频率空间分布与变化趋势更加符合实测数据；另外，通过分析各指标，EQM方法在本研究区的适用性更强。关键词：GCM；偏差校正；经验分位数映射法；线性标度法；Gamma分位数映射法中图分类号：P338；TV125文献标识码：A文章编号：1000-0852（2023）03-0093-080引言大气环流模式（GeneralCirculationModel，GCM）可以为气候变化等相关研究提供重要基础数据[1]。然而，由于对气候系统认识的局限性、模式对气候系统复杂物理过程的简化、模式输出数据时空分辨率的有限性等原因，GCM输出数据一般都存在一定偏差。在使用该类数据对区域或局部地区气候变化分析和气候影响评估前，需要对该类数据进行偏差校正。常用的GCM数据偏差校...
