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Effects of Precipitation Uncertainty on Discharge Calculations for Main River Basins

机译：降水不确定度对主要流域流量计算的影响

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This study quantifies the uncertainty in discharge calculations caused by uncertainty in precipitation input for 294 river basins worldwide. Seven global gridded precipitation datasets are compared at river basin scale in terms of mean annual and seasonal precipitation. The representation of seasonality is similar in all datasets, but the uncertainty in mean annual precipitation is large, especially in mountainous, arctic, and small basins. The average precipitation uncertainty in a basin is 30%, but there are strong differences between basins. The effect of this precipitation uncertainty on mean annual and seasonal discharge was assessed using the uncalibrated dynamic global vegetation and hydrology model Lund-Potsdam-Jena managed land (LPJmL), yielding even larger uncertainties in discharge (average 90%). For 95 basins (out of 213 basins for which measurements were available) calibration of model parameters is problematic because the observed discharge falls within the uncertainty of the simulated discharge. A method is presented to account for precipitation uncertainty in discharge simulations.
机译：这项研究对全球294个流域降水输入的不确定性引起的流量计算中的不确定性进行了量化。在流域尺度上比较了七个全球栅格化降水数据集的年均和季节性降水量。在所有数据集中，季节性的表示都相似，但是平均年降水量的不确定性很大，尤其是在山区，北极和小盆地中。流域的平均降水不确定性为30％，但流域之间存在很大差异。使用未经校准的动态全球植被和水文模型Lund-Potsdam-Jena管理的土地（LPJmL）评估了降水不确定性对年均和季节性流量的影响，产生了更大的流量不确定性（平均90％）。对于95个盆地（可测量的213个盆地中），模型参数的校准存在问题，因为观测到的流量落在模拟流量的不确定性之内。提出了一种在排放模拟中解决降水不确定性的方法。

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