27

This study examines the correlation between observed meteorological data and ERA5 reanalysis data in the Akhangaran River Basin. The evaluation is conducted using five statistical metrics across three key categories: Error Magnitude (RMSE, MAE), Systematic Bias (PBIAS), and Performance or linear correlation (NSE, R²). Monthly data between 1970-2024 from six meteorological stations are compared with corresponding monthly ERA5 datasets to assess the reliability of reanalysis data in representing local meteorological conditions. Additionally, line graphs are used to visualize temporal variations and discrepancies though different years. By integrating both statistical and visual analyses, this study provides a comprehensive assessment of ERA5 reanalysis data applicability for hydrometeorological research in Akhangaran River Basin. 

  • Web Address
  • DOI
  • Date of creation in the UzSCI system 07-08-2025
  • Read count 27
  • Date of publication 04-08-2025
  • Main LanguageIngliz
  • Pages28-38
English

This study examines the correlation between observed meteorological data and ERA5 reanalysis data in the Akhangaran River Basin. The evaluation is conducted using five statistical metrics across three key categories: Error Magnitude (RMSE, MAE), Systematic Bias (PBIAS), and Performance or linear correlation (NSE, R²). Monthly data between 1970-2024 from six meteorological stations are compared with corresponding monthly ERA5 datasets to assess the reliability of reanalysis data in representing local meteorological conditions. Additionally, line graphs are used to visualize temporal variations and discrepancies though different years. By integrating both statistical and visual analyses, this study provides a comprehensive assessment of ERA5 reanalysis data applicability for hydrometeorological research in Akhangaran River Basin. 

Ўзбек

Ушбу мақолада Оҳангарон дарёси ҳавзасида кузатилган метеорологик маълумотлар билан ERA5 реанализ маълумотлари ўртасидаги корреляция таҳлил этилди. Баҳолаш учта асосий тоифада бешта статистик мезон ёрдамида амалга оширилади: хатолик ўлчами (RMSE, MAE), меъёрдан четлашиш (PBIAS) ва бошқа статистик кўрсаткичлар (NSE, R²). 1970-2024 йиллар оралиғидаги ҳар ой маълумотлари олтита метеорология станциясидан олинган кузатилган маълумотлар билан мос келувчи ойлик ERA5 маълумотлари солиштирилади, бу орқали реанализ маълумотларининг маҳаллий метеорологик шароитларни тасвирлашдаги яроқлилиги баҳоланади. Бундан ташқари, чизиқли графиклардан турли йиллардаги вақт ўтиши билан боғлиқ ўзгаришлар ва тафовутларни визуализация қилиш учун фойдаланилди. Статистик ва визуал таҳлилларни бирлаштириш орқали ушбу тадқиқот минтақадаги гидрометеорологик тадқиқотлар учун ERA5 реанализ маълумотларининг қўлланиш имкониятларини кенг қамровли баҳолашни таъминлади. 

Русский

В данной статье анализирована корреляция между наблюдаемыми метеорологическими данными и данными реанализа ERA5 в бассейне реки Ахангаран. Оценка проводилась по пяти статистическим показательям в трёх ключевых категориях: величина ошибки (RMSE, MAE), систематическая погрешность (PBIAS) и показатели эффективности или линейной корреляции (NSE, R²). Ежемесячные данные за период 1970–2024 гг. с семи метеостанций сравнивали с соответствующими ежемесячными наборами данных ERA5 для оценки достоверности реанализа при отражении локальных метеорологических условий. Также, использовались линейные графики для визуализации временных изменений и расхождений по разным годам. Интегрируя статистический и визуальный анализ, исследование обеспечивает всестороннюю оценку применимости данных реанализа ERA5 для гидрометеорологических исследований в регионе. 

№ Name of reference
1 Rakhimov E.Yu., Omonov B.Yu., Kholmatjanov B.M., Abdikulov F.I., Begmatov S.U., Makhmudov I.M. O’zbеkistonda NASA POWER va ERA5 bazalari havo harorati malumotlaridan foydalanish imkoniyatlari [Possibilities of using air temperature data from NASA POWER and ERA5 bases in Uzbekistan] // Gidrometeorologiya va atrof-muhit monitoringi, 2023, № 3, – PP. 8-20.
2 Hu Z., Zhang C., Hu Q., Tian H. Temperature changes in Central Asia from 1979 to 2011 based on multiple datasets // Journal of Climate, 2014, 27.3: 1143-1167.
3 Jiao D., Xu N., Yang F., Xu K. Evaluation of spatial-temporal variation performance of ERA5 precipitation data in China // Scientific Reports, 2021, 11.1: 17956.
4 Liu R. Global-scale ERA5 product precipitation and temperature evaluation // Ecological Indicators, 2024, 166: 112481.
5 Rakhmatova N., Nishonov B.E., Kholmatjanov B.M., Kristina N.T., Rakhmatova V., Khasankhanova G.M. Evaluation of the perspective of ERA-Interim and ERA5 reanalyses for calculation of drought indicators for Uzbekistan //Atmosphere, 2021, 12.5: 527.
6 Yan X., Zhang M., Yin F., You J., Chen Y., Gao L. Multi-Scale Evaluation of ERA5 Air Temperature and Precipitation Data over the Poyang Lake Basin of China // Water, 2024, 16.21: 3123.
7 Alexopoulos M. J., Müller-Thomy H., Nistahl P., Šraj M., Bezak N. Validation of precipitation reanalysis products for rainfall-runoff modelling in Slovenia // Hydrology and Earth System Sciences, 2023, 27.13: 2559-2578
8 Eletronic resources: ECMWF (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts) URL: https://www.ecmwf.int/en/forecasts/dataset/ecmwf-reanalysis-v5
9 Copernicus climate portal. URL: https://cds.climate.copernicus.eu/datasets/reanalysis-era5-single-levels
Waiting