Southern Portugal is located in a s

Southern Portugal is located in a semi-arid region sensitive to climate change, eventually prone to
desertification. Changes in precipitation regimes, which are associated with corresponding changes in largescale
atmospheric circulation over the Euro-Atlantic region, have been observed in recent decades (Zhang
et al., 1997; Corte-Real et al., 1998; Trigo and DaCamara, 2000). Precipitation regimes play an essential
role in water resources management, which in turn controls agriculture, as well as other economic activities.
Therefore, it is very important to assess impacts of climate change on water resources in the region.
Evora is in the centre of the region, and thus a single- ´ site stochastic precipitation model was developed
towards obtaining daily precipitation scenarios for impact studies, by downscaling from large-scale
atmospheric circulation simulated with OAGCMs. Four daily circulation patterns were identified from mean
sea-level pressure (MSLP) fields over the Euro-Atlantic region, by the K-means clustering algorithm coupled
with principal component analysis (PCA), mainly for differentiating between precipitation states at Evora ´
(Corte-Real et al., 1998). It has been verified that changes in the frequencies of occurrence of certain
circulation patterns may correspond to the observed changes in precipitation at Evora, as well as in other ´
parts of the country. A stochastic weather generator, conditioned on daily circulation patterns, can reproduce
well the major statistical characteristics of daily precipitation in the present climate, by coupling it with GCM
output from the control run of the Hadley Centre’s second generation model (HadCM2) (Johns et al., 1997).
The weather generator comprises a first-order Markov chain, conditioned on daily circulation patterns of
the current day as well as of the previous day, and serially independent precipitation amounts on wet days
obeying a two-parameter gamma distribution. Details of this study can be found in Corte-Real et al. (1999a).
The Guadiana River (Rio Guadiana) is an international river near the border between southern Portugal
and Spain, where a big dam, Alqueva, has been built on the Portuguese side. Water resources management in
such an international river basin is definitely a very important issue to both countries, especially when climate
change is taken into account. Water management in the Guadiana Basin has been designed as a case study in
the European project SWURVE (Sustainable Water — Uncertainty, Risk and Vulnerability in Europe) to be
dealt with by hydrological models. Therefore, it is necessary to have appropriate climate scenarios as an input
for the hydrological models. Given the limitation of available climate data in the river basin, only six stations
on the Portuguese side along the Guadiana River have been included in this study, although more stations
can be easily incorporated. Daily precipitation, and maximum and minimum temperature data for the stations
in the Guadiana Basin were kindly provided by the Portuguese National Meteorological Institute (Instituto de
Meteorologia, IM). Figure 1 shows the stations along the river and the spatial distributions of probabilities
of precipitation in January, conditioned on the four daily circulation patterns identified by Corte-Real et al.
(1998). It is clear that higher probabilities of precipitation are present in the rainy pattern (CP4), but much
lower probabilities are observed under the winter dry pattern (CP3); in general, though, the precipitation
probabilities tend to decrease from north to south. Details about the four circulation patterns and conditional
precipitation statistics at Evora can be found in Corte-Real ´ et al. (1998, 1999a,b).
We assume that the spatial correlation in the precipitation field is related to circulation patterns, e.g. the
rainy pattern can induce large-scale precipitation and the dry patterns can result in wide-spread dry weather
in the river basin. Therefore, daily precipitation series at different stations, generated by a single-site weather
generator, may hold some interstation correlations when daily circulation patterns are incorporated, even if
the generating processes are independent at different stations. However, it is doubtful whether the interstation
correlations can be reasonably captured, especially for daily precipitation amounts. Figure 2 exhibits coherence
of occurrence of wet and dry days in synthetic series and observations for all station pairs (15) in winter
months (October–March) (a total of 90 points). Synthetic series were obtained from single-site precipitation
generators, either conditioned or unconditioned on daily circulation patterns. Not very surprisingly, synthetic
series capture a reasonable fraction of coherency of occurrence of dry days, even when daily circulation
patterns are not considered, reflecting that dry days are common in the region even in the rainy season.
However, the spatial coherency of rain occurrence is reproduced less well in the synthetic series. Anyway,
the weather generators conditioned on daily circulation patterns can do a relatively better job for both wet
and dry occurrences. More importantly, interstation correlation coefficients of daily precipitation amounts are

Kết quả (Việt) 1:

Miền Nam Bồ Đào Nha nằm ở một khu vực bán khô cằn nhạy cảm với thay đổi khí hậu, cuối cùng dễ bịsa mạc hóa. Những thay đổi trong chế độ mưa, có liên quan đến các thay đổi tương ứng trong largescaleCác lưu thông không khí trong khu vực Euro-Atlantic, đã được quan sát trong thập kỷ gần đây (trươnget al., 1997; Corte-Real và ctv, 1998; Trigo và DaCamara, 2000). Mưa chế độ chơi một điều cần thiếtvai trò trong quản lý tài nguyên nước, mà lần lượt kiểm soát nông nghiệp, cũng như các hoạt động kinh tế khác.Vì vậy, nó là rất quan trọng để đánh giá tác động của biến đổi khí hậu về tài nguyên nước trong vùng.Evora nằm ở trung tâm của khu vực, và do đó một mô hình ngẫu nhiên mưa đơn-´ trang web đã được phát triểnĐối với việc thu thập hàng ngày mưa kịch bản cho nghiên cứu tác động, bởi downscaling từ quy mô lớnlưu thông khí quyển mô phỏng với OAGCMs. Bốn mô hình lưu thông hàng ngày đã được xác định từ có nghĩa làmực nước biển áp lực (MSLP) lĩnh vực trong khu vực Euro-Atlantic, K-có nghĩa là các thuật toán kết cụm cùngvới phân tích thành phần chính (PCA), chủ yếu là cho khác biệt giữa mưa kỳ Evora ´(Corte-Real và ctv, 1998). Nó đã được xác minh rằng những thay đổi trong tần số của sự xuất hiện của một sốMô hình lưu thông có thể tương ứng với những thay đổi quan sát thấy trong mưa tại Evora, cũng như trong ´ khácbộ phận của đất nước. Thời tiết ngẫu nhiên máy phát điện, lạnh trên mô hình lưu thông hàng ngày, có thể tái sản xuấtcũng chính thống kê đặc điểm hàng ngày mưa trong khí hậu hiện nay, bởi khớp nối nó với GCMsản lượng từ chạy kiểm soát của Trung tâm Hadley mô hình thế hệ thứ hai (HadCM2) (Johns và ctv., 1997).Máy phát điện thời tiết này bao gồm một chuỗi Markov đặt hàng đầu tiên, lạnh trên mô hình lưu thông hàng ngày củangày hiện tại cũng như thời lượng mưa ngày, và serially độc lập trước ướt ngàytuân theo một phân phối hai tham số gamma. Các chi tiết của nghiên cứu này có thể được tìm thấy ở Corte-Real et al. (1999a).Sông Guadiana (Rio Guadiana) là một con sông quốc tế gần biên giới giữa miền Nam Bồ Đào Nhavà Tây Ban Nha, nơi một đập lớn, thành phố Alqueva, đã được xây dựng phía Bồ Đào Nha. Quản lý tài nguyên nướclưu vực sông quốc tế một chắc chắn là một vấn đề rất quan trọng đối với cả hai nước, đặc biệt là khi khí hậuthay đổi được đưa vào tài khoản. Quản lý nước trong lưu vực sông Guadiana đã được thiết kế như là một nghiên cứu trường hợpdự án châu Âu SWURVE (nước bền vững-sự không chắc chắn, rủi ro và dễ bị tổn thương ở châu Âu) phảixử lý của mô hình thủy văn. Vì vậy, nó là cần thiết để có khí hậu thích hợp kịch bản như là một đầu vàocho các mô hình thủy văn. Được đưa ra giới hạn dữ liệu khí hậu có sẵn trong lưu vực sông, chỉ sáu trạmvề phía người Bồ Đào Nha dọc theo sông Guadiana đã được bao gồm trong nghiên cứu này, mặc dù nhiều trạmcó thể được kết hợp một cách dễ dàng. Hàng ngày mưa, và dữ liệu nhiệt độ tối đa và tối thiểu cho các trạmở lưu vực sông Guadiana vui lòng cung cấp bởi Bồ Đào Nha viện quốc gia khí tượng (Instituto deMeteorologia, IM). Hình 1 cho thấy các trạm dọc theo sông và phân phối không gian xác suấtmưa vào tháng Giêng, lạnh trên mô hình lưu thông hàng ngày bốn được xác định bởi Corte-Real và ctv.(1998). nó là rõ ràng rằng các xác suất cao của mưa có mặt trong các mô hình mưa (CP4), nhưng nhiềuxác suất thấp hơn được quan sát thấy trong các mô hình mùa đông khô (CP3); nói chung, Tuy nhiên, lượng mưaxác suất có xu hướng giảm từ Bắc về Nam. Thông tin chi tiết về mô hình lưu thông bốn và có điều kiệnsố liệu thống kê mưa tại Evora có thể được tìm thấy ở Corte-Real ´ et al. (1998, 1999a, b).Chúng tôi giả định rằng các mối tương quan không gian trong lĩnh vực mưa liên quan đến mô hình lưu thông, ví dụ như cácmưa Hoa văn có thể tạo ra mưa quy mô lớn và các mô hình khô có thể dẫn đến thời tiết khô lây lan rộngở lưu vực sông. Do đó, hàng ngày mưa loạt tại các trạm khác nhau, được tạo ra bởi một thời tiết đơn trang webMáy phát điện, có thể giữ một số mối tương quan interstation khi hàng ngày lưu hành hình được gắn kết, ngay cả khicác quá trình tạo ra được độc lập tại các trạm khác nhau. Tuy nhiên, đó là nghi ngờ cho dù interstationmối tương quan có thể được hợp lý chụp, đặc biệt là cho một lượng mưa hàng ngày. Hình 2 thể hiện tính mạch lạccủa sự xuất hiện của ẩm ướt và khô ngày trong loạt các tổng hợp và quan sát cho tất cả các cặp station (15) vào mùa đôngvài tháng (tháng mười-tháng ba) (tổng số 90 điểm). Loạt các tổng hợp được thu được từ trang web đơn mưaMáy phát điện, điều kiện hoặc không điều kiện trên mô hình lưu thông hàng ngày. Không phải rất đáng ngạc nhiên, tổng hợploạt chụp một phần hợp lý của sự liên lạc của sự xuất hiện của ngày khô, ngay cả khi hàng ngày lưu thôngMô hình được không xem xét, phản ánh rằng khô ngày là phổ biến trong khu vực ngay cả trong mùa mưa.Tuy nhiên, sự liên lạc không gian xảy ra mưa sao chép ít tốt trong dòng tổng hợp. Dù sao,Máy phát điện thời tiết lạnh trên mô hình lưu thông hàng ngày có thể làm một công việc tương đối tốt hơn cho cả hai ướtvà khô các sự kiện. Quan trọng hơn, Hệ số tương quan interstation lượng mưa hàng ngày

Kết quả (Việt) 2:

Phía nam Bồ Đào Nha nằm trong một khu vực bán khô cằn nhạy cảm với biến đổi khí hậu, cuối cùng dễ bị
sa mạc hóa. Những thay đổi trong chế độ mưa, mà có liên quan với những thay đổi tương ứng trong mô lớn
lưu thông không khí trong khu vực Euro-Atlantic, đã được quan sát thấy trong những thập kỷ gần đây (Zhang
et al 1997,;. Corte-Real et al, 1998;. Trigo và DaCamara, 2000 ). Chế độ kết tủa đóng một thiết yếu
vai trò trong quản lý tài nguyên nước, do đó kiểm soát nông nghiệp, cũng như các hoạt động kinh tế khác.
Vì vậy, nó là rất quan trọng để đánh giá tác động của biến đổi khí hậu đối với tài nguyên nước trong khu vực.
Evora là ở trung tâm của khu vực, và do đó một trang web ngẫu nhiên mô hình lượng mưa đơn 'đã được phát triển
theo hướng lấy kịch bản mưa hàng ngày cho các nghiên cứu tác động, bởi downscaling từ quy mô lớn
lưu thông không khí mô phỏng với OAGCMs. Bốn mô hình lưu thông hàng ngày đã được xác định từ trung bình
áp suất mực nước biển (MSLP) các lĩnh vực trong khu vực Euro-Atlantic, bởi K-means thuật toán cùng phân nhóm
với phân tích thành phần chính (PCA), chủ yếu để phân biệt giữa các nước mưa ở Evora
'(Corte -Real et al., 1998). Nó đã được xác nhận rằng những thay đổi trong tần số xuất hiện của một số
mô hình lưu thông có thể tương ứng với những thay đổi về lượng mưa ở Evora, cũng như trong 'khác
các bộ phận của đất nước. Một máy phát điện ngẫu nhiên thời tiết, điều kiện trên mô hình lưu thông hàng ngày, có thể tái tạo
tốt các đặc tính thống kê chủ yếu của mưa hàng ngày trong khí hậu hiện nay, bằng cách kết hợp nó với GCM
đầu ra khỏi sự điều khiển chạy các mô hình thế hệ thứ hai của Trung tâm Hadley (HadCM2) (Johns et al ., 1997).
Các máy phát điện thời tiết bao gồm một chuỗi thứ tự đầu tiên Markov, lạnh trên mô hình lưu thông hàng ngày của
ngày hiện tại cũng như trong những ngày trước đó, và lượng mưa nối tiếp độc lập vào những ngày ẩm ướt
tuân theo một phân phối gamma hai tham số. Thông tin chi tiết của nghiên cứu này có thể được tìm thấy ở Corte-Real et al. (1999a).
Sông Guadiana (Rio Guadiana) là một con sông quốc tế gần biên giới giữa miền nam Bồ Đào Nha
và Tây Ban Nha, nơi một con đập lớn, Alqueva, đã được xây dựng ở phía Bồ Đào Nha. Quản lý tài nguyên nước trong
một lưu vực sông quốc tế như vậy chắc chắn là một vấn đề rất quan trọng đối với cả hai nước, đặc biệt là khi khí hậu
thay đổi được đưa vào tài khoản. Quản lý nước trong lưu vực Guadiana đã được thiết kế như là một trường hợp nghiên cứu trong
dự án SWURVE châu Âu (nước bền vững - Sự không chắc chắn, rủi ro và dễ bị tổn thương ở châu Âu) để được
xử lý bằng mô hình thủy văn. Vì vậy, nó là cần thiết để có kịch bản khí hậu thích hợp như là một đầu vào
cho các mô hình thủy văn. Do hạn chế của dữ liệu khí hậu có sẵn trong các lưu vực sông, chỉ có sáu trạm
ở phía Bồ Đào Nha dọc theo sông Guadiana đã được đưa vào nghiên cứu này, mặc dù nhiều trạm
có thể dễ dàng kết hợp. Lượng mưa hàng ngày, và dữ liệu nhiệt độ tối đa và tối thiểu cho các trạm
trong lưu vực Guadiana được vui lòng cung cấp bởi Viện Khí tượng Quốc gia Bồ Đào Nha (Instituto de
Meteorologia, IM). Hình 1 cho thấy các trạm dọc theo sông và phân bố không gian của các xác suất
của lượng mưa trong tháng, điều kiện trên bốn mô hình lưu thông hàng ngày xác định bởi Corte-Real et al.
(1998). Rõ ràng là xác suất cao hơn của lượng mưa có mặt trong các mô hình mưa (CP4), nhưng nhiều
xác suất thấp hơn được quan sát dưới mô hình khô mùa đông (CP3); nói chung, tuy nhiên, lượng mưa
xác suất có xu hướng giảm từ Bắc vào Nam. Thông tin chi tiết về bốn mô hình lưu thông và có điều kiện
thống kê lượng mưa ở Evora có thể được tìm thấy ở Corte-Real 'et al. (1998, 1999a, b).
Chúng tôi giả định rằng mối tương quan không gian trong lĩnh vực lượng mưa có liên quan đến mô hình lưu thông, ví dụ như các
mô hình mưa có thể gây ra mưa lớn và các mẫu khô có thể gây ra thời tiết khô rộng lây lan
trong các lưu vực sông . Do đó, hàng loạt mưa hàng ngày tại các trạm khác nhau, tạo ra bởi một thời tiết single-site
máy phát điện, có thể tổ chức một số tương quan interstation khi mô hình lưu thông hàng ngày được kết hợp, ngay cả khi
các quá trình tạo ra độc lập tại các trạm khác nhau. Tuy nhiên, đó là nghi ngờ liệu các interstation
mối tương quan có thể được chụp một cách hợp lý, đặc biệt là đối với các khoản mưa hàng ngày. Hình 2 cuộc triển lãm sự gắn kết
của sự xuất hiện của những ngày ẩm ướt và khô trong loạt bài tổng hợp và quan sát đối với tất cả các cặp ga (15) vào mùa đông
tháng (tháng-ngày) (tổng cộng là 90 điểm). Hàng loạt tổng hợp thu được từ lượng mưa single-site
máy phát điện, hoặc có điều kiện hay không điều kiện trên mô hình lưu thông hàng ngày. Không phải là rất đáng ngạc nhiên, tổng hợp
hàng loạt chụp một phần hợp lý của sự mạch lạc của sự xuất hiện của những ngày khô, ngay cả khi lưu thông hàng ngày
các mẫu không được xem xét, phản ánh rằng những ngày khô là phổ biến trong khu vực ngay cả trong mùa mưa.
Tuy nhiên, sự liên lạc không gian của mưa xảy ra được sao chép ít cũng trong loạt tổng hợp. Dù sao,
các máy phát điện thời tiết lạnh trên mô hình lưu thông hàng ngày có thể làm một công việc tương đối tốt hơn cho cả hai ướt
xuất hiện và khô. Quan trọng hơn, hệ số tương quan của interstation Lượng mưa hàng ngày