The Global Environmental Multiscale Model (GEM) is currently in operational use for data assimilation and forecasting at 25–15 km scales; regional 10 km scales over North America; and 2.5 km scales over Canada. To evaluate the GEM model for forecasting applications in Iran, global daily temperature and precipitation outputs of GEM at a 25 km scale were compared to data sets from hydrometeorological stations and the De Martonne climate classification method was used to demarcate climate zones for comparisons. GEM model outputs were compared to observations in each of these zones. The results show good agreement between GEM outputs and measured daily temperatures with Kling-Gupta efficiencies of 0.76 for the arid, 0.71 for the semiarid, and 0.78 for the humid regions. There is also an agreement between GEM outputs and measured annual precipitation with differences of 50% for the arid, 36% for the semiarid, and 15% for the humid region. There is a ~13% systematic difference between the elevation of stations and the average elevation of corresponding GEM grid cells; differences in elevation associated with forcing data sets can be potentially corrected using environmental lapse rates. Compared with hydrometeorological data sets, the GEM model precipitation outputs are less accurate than temperature outputs, and this may influence the accuracy of potential Iranian forecasting operations utilizing GEM. The results of this study provide an understanding of the operation and limitations of the GEM model for climate change and hydro-climatological studies.

中文翻译：

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全球环境多尺度模型（GEM）与伊朗降水和温度的客观评价

全球环境多尺度模型（GEM）目前正用于 25-15 公里尺度的数据同化和预测；北美区域 10 公里尺度；和 2.5 公里的比例在加拿大上空。为了评估 GEM 模型在伊朗的预测应用，将 GEM 在 25 公里范围内的全球每日温度和降水输出与来自水文气象站的数据集进行了比较，并使用 De Martonne 气候分类方法来划分气候区以进行比较。GEM 模型输出与这些区域中的每一个的观测值进行了比较。结果表明，GEM 输出与测量的每日温度之间具有良好的一致性，干旱地区的 Kling-Gupta 效率为 0.76，半干旱地区为 0.71，潮湿地区为 0.78。GEM 输出与实测年降水量之间也存在一致性，干旱地区差异为 50%，半干旱地区差异为 36%，湿润地区差异为 15%。台站高程与相应 GEM 网格单元的平均高程之间存在约 13% 的系统差异；与强迫数据集相关的海拔差异可以使用环境失效率进行潜在的校正。与水文气象数据集相比，GEM 模型的降水输出不如温度输出准确，这可能会影响伊朗利用 GEM 进行潜在预报操作的准确性。本研究的结果提供了对 GEM 模型在气候变化和水文气候研究中的操作和局限性的理解。潮湿地区为 15%。台站高程与相应 GEM 网格单元的平均高程之间存在约 13% 的系统差异；与强迫数据集相关的海拔差异可以使用环境失效率进行潜在的校正。与水文气象数据集相比，GEM 模型的降水输出不如温度输出准确，这可能会影响伊朗利用 GEM 进行潜在预报操作的准确性。本研究的结果提供了对 GEM 模型在气候变化和水文气候研究中的操作和局限性的理解。潮湿地区为 15%。台站高程与相应 GEM 网格单元的平均高程之间存在约 13% 的系统差异；与强迫数据集相关的海拔差异可以使用环境失效率进行潜在的校正。与水文气象数据集相比，GEM 模型的降水输出不如温度输出准确，这可能会影响伊朗利用 GEM 进行潜在预报操作的准确性。本研究的结果提供了对 GEM 模型在气候变化和水文气候研究中的操作和局限性的理解。与强迫数据集相关的海拔差异可以使用环境失效率进行潜在的校正。与水文气象数据集相比，GEM 模型的降水输出不如温度输出准确，这可能会影响伊朗利用 GEM 进行潜在预报操作的准确性。本研究的结果提供了对 GEM 模型在气候变化和水文气候研究中的操作和局限性的理解。与强迫数据集相关的海拔差异可以使用环境失效率进行潜在的校正。与水文气象数据集相比，GEM 模型的降水输出不如温度输出准确，这可能会影响伊朗利用 GEM 进行潜在预报操作的准确性。本研究的结果提供了对 GEM 模型在气候变化和水文气候研究中的操作和局限性的理解。