Development and Verification of Daily Gridded Climate Surfaces in the Okanagan Basin of British Columbia

Abstract

Gridded estimates of daily minimum and maximum temperature and precipitation from 1960 to 2005 were prepared for the Okanagan Basin of British Columbia. The procedure utilized available daily climate data from 182 stations and employed a regression based interpolation scheme at 500 metre grid spacing. Spatial distribution of temperature took into account variations in temperature with elevation, an observed north-south temperature gradient, and proximity to several large lakes in the valley bottom. An inverse distance weighting scheme was used for the interpolation, and a constrained lapse rate approach was used to interpolate in areas that lie above the highest climate station. Temperature inversions were handled by fitting a second order polynomial and introducing a two-layer model. The precipitation routine differs from the temperature model in that the regressions were based on monthly precipitation totals, thus producing daily precipitation surfaces that incorporate an orographic component along with latitudinal trends. A "leave one out" cross-validation procedure was applied to 56 stations to test model performance. Cross-validation of the predicted surfaces indicated that, on average, the daily maximum temperature surfaces were more accurate than the daily minimum temperature surfaces. Mean Absolute Error (MAE) averaged 1.0°C for maximum temperature while for minimum temperature MAE was in the range of 1.3°C to 1.8°C depending on the season. Errors in both temperature and precipitation surfaces are largest at higher elevations where station density is low. Over all stations, monthly MAE for precipitation averaged between 10% and 18%. A MAE calculated from differences between observed and predicted annual precipitation over all stations was 27 mm with a percent error of 6.2%. The model shows a positive bias (1.4) in the daily occurrence of precipitation resulting in an over-prediction of days with drizzle. Over 80% of incorrectly predicted wet days had less than 1 mm precipitation. These error statistics compare favourably to those from similar regression-based interpolation models.

Des estimations maillées des températures maximale et minimale et des précipitations quotidiennes sur la période de 1960 à 2005 ont été préparées pour le bassin de l’Okanagan en Colombie-Britannique. La procédure utilisait des données climatologiques quotidiennes disponibles de 182 stations et un schéma d’interpolation basé sur la régression à maillage de 500 mètres. La distribution spatiale de la température prenait en compte les variations de la température avec l’altitude, un gradient thermique nord-sud observé, et la proximité de plusieurs importants lacs dans le fond de la vallée. Un schéma de pondération inversement proportionnelle à la distance a été utilisé pour effectuer l’interpolation, et une approche de gradient contraint pour l’effectuer dans les régions situées au-dessus de la station climatologique la plus élevée. Les inversions de température étaient traitées en ajustant un polynôme de second ordre et en introduisant un modèle à deux couches. Le sous-programme de précipitations diffère du modèle de température en ce que les régressions étaient basées sur les totaux mensuels, ce qui donnait des surfaces quotidiennes de précipitations incorporant la composante orographique et les tendances de la latitude. Une technique de validation croisée a été appliquée à 56 stations pour tester la performance du modèle. La validation croisée des surfaces de température prévues a montré que, en moyenne, les surfaces de la température maximale quotidienne étaient plus exactes que celles de la température minimale. Le calcul de l’erreur absolue moyenne (EAM) indiquait 1,0°C pour la température maximale alors que l’EAM pour la température minimale se situait entre 1,3°C et 1,8°C selon la saison. Les erreurs au niveau du calcul des températures et des précipitations de surface étaient plus marquées en plus haute altitude, là où la densité des stations est faible. Dans l’ensemble des stations, le pourcentage mensuel d’EAM associé aux précipitations se situe entre 10% et 18%. L’EAM calculée à partir des simples différences entre le niveau de précipitations observé et le niveau prévu dans l’ensemble des stations correspondait à 27 mm avec un pourcentage d’erreur équivalent à 6,2%. Le modèle indique un écart positif (1,4) à l’occurrence des précipitations quotidiennes correspondant à une surprédiction du nombre de jours avec précipitation. Les précipitations quotidiennes étaient moins de 1 mm en plus de 80% de jours surprédictés. Ces statistiques d’erreur correspondent bien avec les statistiques provenant d’autres modèles qui utilisent un schéma d’interpolation basé sur une analyse de régression.