Коррекция модельных осадков INM-CM5-0 над Северной Евразией с использованием данных IMERG и моделей машинного обучения

Оценка атмосферных осадков необходима для различных сфер жизнедеятельности, в частности для сельского хозяйства, природопользования и строительства. Однако поля осадков, получаемые с помощью численных моделей погоды и климата, содержат систематические ошибки, которые проявляются как во временном, так и в пространственном масштабах. Данные ошибки возникают из-за несовершенства параметризации физических процессов и описания подстилающей поверхности в климатических моделях, что вносит погрешность в прогноз атмосферных осадков. Для коррекции систематических ошибок применяют различные методы, включая статистические, динамические подходы и методы машинного обучения. Алгоритмы машинного обучения позволяют достичь высокой точности результатов благодаря учету нелинейных связей между осадками по численной модели и осадками по наблюдениям, при этом требуя меньших вычислительных ресурсов по сравнению с динамическими методами. В данной работе для коррекции систематических ошибок полей осадков, рассчитанных климатической моделью INM-CM5-0, используются такие методы машинного обучения как линейная регрессия, градиентный бустинг и случайный лес. Анализ проводится для ежемесячных сумм осадков, полученных в историческом эксперименте CMIP6 за 2007–2014 гг. для территории Северной Евразии. Коррекция осадков модели INM-CM5-0 выполняется с привлечением мультиспутникового продукта IMERG (Integrated Multi-satellitE Retrievals for GPM), в котором поля осадков получены на основе данных инфракрасных и пассивных микроволновых датчиков, а также наблюдений с метеорологических станций. По результатам обучения корень от среднеквадратической ошибки (RMSE) для трех моделей в среднем снизился на 81,5% от исходного значения, а средняя абсолютная ошибка (MAE) - на 82,3%. При этом коэффициент корреляции незначительно увеличился - с 0,504 до 0,513 в среднем. Коэффициент детерминации (R²) поменял свой знак и теперь алгоритмы коррекции объясняют около четверти дисперсии данных IMERG. Наибольшие отклонения между скорректированными осадками и осадками по IMERG наблюдаются преимущественно для экстремально высоких значений осадков.