MHWM: Modelowanie opadu – analiza porównawcza dostępnych metodyk

Interpolacja danych dotyczących opadów jest powszechną praktyką służącą do generowania ciągłych, przestrzennych pól, które można wykorzystać do szeregu zastosowań, w tym do modelowania klimatu, zarządzania zasobami wodnymi i planowaniu w gospodarce rolnej. W najnowszym artykule „Comparison and combination of interpolation methods for daily precipitation in Poland: evaluation using the correlation coefficient and correspondence ratio”, opublikowanym na łamach magazynu naukowego MHWM, zaprezentowano wyniki różnych metod interpolacji dla okresu 1976-2005, wykorzystując w tym celu dane obserwacyjne z sieci pomiarowej IMGW-PIB.

W celu utworzenia wynikowego pola opadu dla obszaru Polski porównano, a następnie wykorzystano sześć różnych metod interpolacji. Zastosowano metody interpolacji dwuliniowej i dwusześciennej, metody średniej ważonej odległością i odwrotnością odległości, metodę uśredniania w najbliższym otoczeniu węzła siatki oraz interpolacji przy pomocy funkcji sklejanych. Zastosowano implementacje tych metod dostępne w języku programowania R (np. z pakietów akima, gstat, fields) oraz w pakiecie Climate Data Operators (CDO). Dokładność każdej z tych metod została oceniona przy użyciu wielu wskaźników, w tym współczynnika korelacji Pearsona (RO) i stosunku zgodności obszarów o zadawanym progu opadu (CR), ale nie było jednoznacznie optymalnej metody.

Jako wynikowe interpolowane pole opadu zaproponowano pole składające się z wybranych najlepszych interpolacji dla poszczególnych dni. Ocena pól opadu dla danej doby opierała się na parametrach CR i RO. Badanie wykazało, że to podejście przewyższało pod względem dokładności poszczególne metody, umożliwiając generowanie interpolowanego pola opadu dobowego bardziej dopasowanego do danych obserwacyjnych.

Na grupie wybranych stacji (dane obserwacyjne o dobrej jakości, bez brakujących danych) wynikowe pole opadu porównywano z polami uzyskanymi w innych projektach, takich jak CPLFD-GDPT5 i G2DC-PLC. Współczynnik inflacji wariancji (VIF) był większy dla otrzymanych pól w tej pracy (wyniósł około 5), podczas gdy dla pól z tych wybranych projektów wynosił poniżej 3. Jednak, w przypadku średniego błędu bezwzględnego (MAE) sytuacja przedstawia się odwrotnie – MAE było około dwukrotnie niższe dla pól uzyskanych w niniejszej pracy.

Szczegóły https://doi.org/10.26491/mhwm/171699.

Przypominamy, że Czasopismo Meteorology Hydrology and Water Management, indeksowane w bazie Web of Science "Emerging Sources Citation Index", w czerwcu tego roku po raz pierwszy uzyskało Impact Factor. W najnowszym wydaniu Journal Citation Reports magazyn MHWM otrzymał IF wynoszący 0,6.

Zapraszamy na stronę magazynu http://www.mhwm.pl/.