Un modelo refinado de temperatura media ponderada atmosférica que considera múltiples factores en la región del Plateau Qinghai-Tíbet
Autores: Tian, Kunjun; Xiong, Si; Wang, Zhengtao; Zhang, Bingbing; Han, Baomin; Guo, Bing
Idioma: Inglés
Editor: MDPI
Año: 2023
Acceso abierto
Artículo científico
2023
Un modelo refinado de temperatura media ponderada atmosférica que considera múltiples factores en la región del Plateau Qinghai-Tíbet
Categoría
Ciencias Naturales y Subdisciplinas
Subcategoría
Astronomía
Palabras clave
Meseta de Qinghai-Tíbet
Modelo de temperatura
Factores meteorológicos
Elevación
Estaciones de radiosondeo
Vapor de agua
Licencia
CC BY-SA – Atribución – Compartir Igual
Consultas: 8
Citaciones: Sin citaciones
La región de la meseta Qinghai-Tíbet presenta fluctuaciones significativas de altitud y cambios climáticos complejos. Sin embargo, el modelo actual de temperatura media global ponderada (Tm) no considera completamente el impacto de los factores meteorológicos y de elevación, lo que resulta en que los modelos existentes no pueden predecir con precisión el Tm en la región. Por lo tanto, este estudio construyó un modelo de refinamiento de temperatura media ponderada (XTm) relacionado con la temperatura superficial, la presión de vapor de agua, la altura geopotencial, la variación anual y la variación semestral, basado en datos medidos de 13 estaciones de radiosondeo en la región de la meseta Qinghai-Tíbet desde 2008 hasta 2017. Usando el Tm calculado a través del método de integración numérica de observaciones de radiosondeo en la región de la meseta Qinghai-Tíbet desde 2018 hasta 2019 como valor de referencia, se probó la calidad del modelo XTm y se comparó con el modelo Bevis y el modelo GPT2w (presión y temperatura global 2 húmeda). Los resultados muestran que para 13 estaciones de modelado, los valores de sesgo y raíz del error cuadrático medio (RMS) del modelo XTm fueron -0.02 K y 2.83 K, respectivamente; en comparación con los modelos Bevis, GPT2-1 y GPT2w-5, la calidad del XTm aumentó en un 47%, 38% y 47%, respectivamente. Para las cuatro estaciones no modeladas, los valores promedio de sesgo y RMS del modelo XTm fueron 0.58 K y 2.78 K, respectivamente; en comparación con los otros tres modelos de Tm, los valores de RMS y el sesgo medio fueron ambos mínimos. Además, el modelo XTm también se utilizó para calcular el vapor de agua precipitable (PWV) del sistema global de navegación por satélite (GNSS), y sus valores promedio para el RMS teórico y el RMS/PWV generados por el cálculo de vapor de agua fueron 0.11 mm y 1.03%, respectivamente. Por lo tanto, en la región de la meseta Qinghai-Tíbet, el modelo XTm podría predecir valores de Tm más precisos, lo que, a su vez, es importante para el monitoreo del vapor de agua.
Descripción
La región de la meseta Qinghai-Tíbet presenta fluctuaciones significativas de altitud y cambios climáticos complejos. Sin embargo, el modelo actual de temperatura media global ponderada (Tm) no considera completamente el impacto de los factores meteorológicos y de elevación, lo que resulta en que los modelos existentes no pueden predecir con precisión el Tm en la región. Por lo tanto, este estudio construyó un modelo de refinamiento de temperatura media ponderada (XTm) relacionado con la temperatura superficial, la presión de vapor de agua, la altura geopotencial, la variación anual y la variación semestral, basado en datos medidos de 13 estaciones de radiosondeo en la región de la meseta Qinghai-Tíbet desde 2008 hasta 2017. Usando el Tm calculado a través del método de integración numérica de observaciones de radiosondeo en la región de la meseta Qinghai-Tíbet desde 2018 hasta 2019 como valor de referencia, se probó la calidad del modelo XTm y se comparó con el modelo Bevis y el modelo GPT2w (presión y temperatura global 2 húmeda). Los resultados muestran que para 13 estaciones de modelado, los valores de sesgo y raíz del error cuadrático medio (RMS) del modelo XTm fueron -0.02 K y 2.83 K, respectivamente; en comparación con los modelos Bevis, GPT2-1 y GPT2w-5, la calidad del XTm aumentó en un 47%, 38% y 47%, respectivamente. Para las cuatro estaciones no modeladas, los valores promedio de sesgo y RMS del modelo XTm fueron 0.58 K y 2.78 K, respectivamente; en comparación con los otros tres modelos de Tm, los valores de RMS y el sesgo medio fueron ambos mínimos. Además, el modelo XTm también se utilizó para calcular el vapor de agua precipitable (PWV) del sistema global de navegación por satélite (GNSS), y sus valores promedio para el RMS teórico y el RMS/PWV generados por el cálculo de vapor de agua fueron 0.11 mm y 1.03%, respectivamente. Por lo tanto, en la región de la meseta Qinghai-Tíbet, el modelo XTm podría predecir valores de Tm más precisos, lo que, a su vez, es importante para el monitoreo del vapor de agua.