Lapse Rate Adjustments of Gridded Surface Temperature Normals in an Area of Complex Terrain: Atmospheric Reanalysis versus Statistical Up-Sampling

The applicability of elevation-regression based interpolation methods for long-term temperature normals, for example the Parameter-elevation Regressions on Independent Slopes Model (PRISM), becomes increasingly limited in data sparse, complex terrain such as that found in mountainous British Columbia (BC), Canada. Recent methods to improve both the resolution and accuracy of interpolation models have focused on the development of “up-sampling” algorithms based on local lapse rate adjustments to the original interpolated surfaces. Lapse rates can be derived from statistical models (e.g., elevation-based polynomial regression equations) or dynamical models (e.g., vertical temperature profiles from numerical weather prediction (NWP) models). This study compares a widely used statistical up-sampling algorithm, ClimateBC, with two NWP reanalysis products, the National Centers for Environmental Prediction/National Corporation for Atmospheric Research, Reanalysis 1 (NCEP1) and the more modern European Centre for Medium-range Weather Forecasts (ECMWF) Reanalysis Interim (ERA-Interim). Thirty-year climate normals for maximum and minimum temperatures were calculated using statistical up-sampling and NWP lapse rate adjustments to existing PRISM-based climate normals at a subset of stations in BC. Specifically, up-sampling model evaluation was performed using 1951–80 climate normals from an independent set of 54 surface stations (1 m to 2347 m) which were not included in the PRISM interpolation or assimilated into the NWP reanalysis products. All models performed similarly for minimum temperature, which showed only a slight improvement over PRISM. For maximum temperature, ClimateBC, NCEP1 and ERA-Interim all performed significantly better than PRISM, in particular during spring and summer. The ERA-Interim reanalysis outperformed NCEP1 in almost all months. The results suggest that lapse rate adjustment algorithms based on reanalysis products will have greater potential as progress continues on developing NWP components. R ésumé [Traduit par la rédaction] L'application des techniques d'interpolation par régression en fonction de l'altitude pour les normales de température à long terme, comme le Parameter-elevation Regressions on Independent Slopes Model (PRISM), devient très difficile dans les régions accidentées pour lesquelles on dispose de données insuffisantes, par exemple les secteurs montagneux de la Colombie-Britannique (C.-B.) au Canada. Les toutes dernières méthodes destinées à augmenter le degré de résolution des modèles d'interpolation et leur précision reposent sur la conception d'algorithmes d’échantillonnage vertical fondés sur l'ajustement des surfaces interpolées originales au moyen du gradient vertical local. Nous pouvons établir les gradients verticaux à partir de modèles statistiques (p. ex., des équations de régression polynomiales en fonction de l'altitude) ou de modèles dynamiques (p. ex., des profils verticaux de température à partir de modèles de prévision numérique du temps (PNT)). Dans la présente étude, nous comparons un algorithme d’échantillonnage vertical statistique communément utilisé, le programme ClimateBC, à deux produits de réanalyse de PNT, celle des National Centres for Environmental Prediction/National Corporation for Atmospheric Research Reanalysis 1 (NCEP1), et la réanalyse provisoire (ERA-Interim) du Centre européen pour les prévisions météorologiques à moyen terme (ECMWF). Les normales climatiques de trente ans pour les températures maximums et minimums ont été calculées en appliquant la méthode d’échantillonnage vertical statistique et l'ajustement du gradient obtenu par PNT aux normales climatiques établies à partir du PRISM pour un sous-ensemble de stations en Colombie-Britannique. Plus particulièrement, nous avons procédé à l’évaluation du modèle d’échantillonnage vertical en nous servant des normales climatiques (1951–1980), pour un ensemble de 54 stations d'observation en surface indépendantes (1 m à 2347 m), exclues du modèle d'interpolation PRISM et des produits de réanalyse de PNT. Pour tous les modèles, nous avons obtenu des résultats comparables pour la température minimum, soit une légère amélioration seulement par rapport au PRISM. Pour la température maximum, nous avons obtenu avec ClimateBC, NCEP1 et ERA-Interim, des résultats nettement plus probants qu'avec PRISM, notamment au printemps et en été. Les réanalyses ERA-Interim ont donné de meilleurs résultats que NCEP1 pour pratiquement tous les mois. D'après ces résultats, le potentiel des algorithmes d'ajustements des gradients verticaux de température, établis à partir de produits de réanalyse se renforcera à mesure que les composantes de PNT se développeront.

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