Evaluation Of Bias Correction and Downscaling Methods For The Outputs of General Circulation Models

Abstract

Simulations conducted with General Circulation Models (GCMs) under the Coupled Model Intercomparison Project Phase 6 (CMIP6) provide the primary input for climate change impact studies․ However‚ due to their coarse spatial resolution and systematic biases‚ they cannot be directly used in assessments of regional climate change impacts and are frequently applied after bias correction․ While the number of studies on bias correction methods is growing‚ there is still need to have a comprehensive and comparative study for various bias correction methods in daily and monthly scale․ In this study‚ we compared the performance of linear scaling‚ quantile mapping‚ and artificial neural network (ANN)-based bias correction methods on daily temperature and precipitation outputs from six CMIP6 models for the Florya station of Istanbul‚ Türkiye‚ using the European Centre for Medium-Range Weather Forecasts Reanalysis Version 5 (ERA5) dataset during the period 1985-2014․ A wetday quantile mapping strategy was also employed for precipitation․ Corrected outputs were compared with NASA’s NEX-GDDP-CMIP6 products‚ and future climate projections were analyzed under the SSP2-4․5 and SSP5-8․5 scenarios for the 2015- 2100 period․ The 4-point interpolation by using Inversed Distance Weighting (IDW) was applied to obtain the climatic variables time series for the station from gridded data. The comparison based on the statistical (RMSE, correlation etc) and graphical illustrations (Taylor diagram, Q-Q plot etc). Overall‚ the best results for temperature correction were obtained with ANN‚ while the most realistic precipitation distribution was obtained with wet-day quantile mapping․ None of the methods notably improved the daily precipitation correlation‚ highlighting a key limitation of point-scale precipitation correction․ Locally calibrated corrections performed similarly to or better than the globally applied NASA benchmark‚ and future projections indicated continued warming and drying throughout the 21st century‚ particularly under the high-emission SSP5-8․5 scenario․ The findings of this study contribute to the understanding of bias correction method performance and provide useful information for future climate impact studies in the Florya station and the broader Istanbul region․CMIP6 (Coupled Model Intercomparison Project Phase 6) kapsamındaki küresel sirkülasyon modelleri (GCM'ler), iklim değişikliği tesirlerinin araştırılmasına temel kaynağını oluşturmaktadır. Ancak, düşük mekânsal çözünürlükleri ve sistematik yanlılıkları nedeniyle bölgesel iklim çalışmaları için doğrudan kullanılamamakta ve genellikle düzeltme yöntemleri uygulanmaktadır. Düzeltme yöntemlerine yönelik çalışmalar artmasına rağmen, günlük ve aylık ölçekte çeşitli yanlılık düzeltme yöntemleri için kapsamlı ve karşılaştırmalı bir çalışmaya hâlâ ihtiyaç duyulmaktadır. Bu çalışmada, İstanbul'un Florya ilçesi için altı CMIP6 modelinden elde edilen günlük sıcaklık ve yağış verilerine uygulanan doğrusal ölçekleme (Linear Scaling), kantil eşleme (Quantile Mapping) ve yapay sinir ağı (ANN) tabanlı yanlılık düzeltme yöntemlerinin performansları karşılaştırılmıştır. Analizlerde 1985-2014 dönemi için ERA5 yeniden analiz verisi referans olarak kullanılmış, yağış verileri için ayrıca yağışlı gün kantil eşleme yöntemi uygulanmıştır. Düzeltilmiş çıktılar NASA'nın NEXGDDP-CMIP6 veri setleri ile karşılaştırılmış ve 2015-2100 dönemi için SSP2-4.5 ile SSP5-8.5 senaryoları altında gelecek iklim projeksiyonları değerlendirilmiştir. İstasyon için ızgara (grid) verilerinden iklimsel değişkenlerin zaman serilerini elde etmek amacıyla, Ters Mesafe Ağırlıklandırması (IDW) kullanılarak 4 noktalı enterpolasyon uygulanmıştır. Karşılaştırma, istatistiksel (RMSE, korelasyon vb.) ve grafiksel gösterimlere (Taylor diyagramı, Q-Q grafiği vb.) dayandırılmıştır. Sonuçlar, sıcaklık düzeltmesinde en başarılı yöntemin ANN olduğunu, yağış dağılımının temsilinde ise yağışlı gün kantil eşleme yönteminin en iyi performansı gösterdiğini ortaya koymuştur. Yöntemlerin hiçbiri günlük yağış korelasyonunu önemli ölçüde iyileştirememiştir; bu durum noktasal ölçekte yağış düzeltmesinin temel sınırlamalarından biridir. Yerel olarak kalibre edilen yöntemler, NASA referans ürünleriyle benzer veya daha iyi sonuçlar vermiştir. Ayrıca projeksiyonlar, özellikle SSP5-8.5 senaryosu altında, 21. yüzyıl boyunca sıcaklık artışı ve kuraklaşma eğiliminin devam edeceğini göstermiştir. Bu çalışma, Akdeniz kıyı iklim koşullarında yanlılık düzeltme yöntemlerinin performansının anlaşılmasına katkı sağlamakta ve Florya ile İstanbul bölgesindeki gelecekteki iklim etki çalışmalarına temel oluşturmaktadır.