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J-GLOBAL ID：201702262572178429   整理番号：17A0361867

冬季河川流に対する人為的気候変化の検出と帰属における相対的不確実性の定量化【Powered by NICT】

Quantifying relative uncertainties in the detection and attribution of human-induced climate change on winter streamflow

著者 (4件)： Ahn Kuk-Hyun (Northeast Climate Science Center, University of Massachusetts Amherst, MA, United States) ,  Merwade Venkatesh (School of Civil Engineering, Purdue University, West Lafayette, IN, United States) ,  Ojha C.S.P. (Department of Civil Engineering, Indian Institute of Technology, Roorkee, India) ,  Palmer Richard N. (Dept. of Civil and Environmental Engineering, University of Massachusetts Amherst, MA, United States)
資料名： Journal of Hydrology  (Journal of Hydrology)
巻： 542  ページ： 304-316  発行年： 2016年 
JST資料番号： C0584A  ISSN： 0022-1694  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 地域における人為的な気候変動を研究するための最近の人気にもかかわらず,プロセスの相対的不確実性への理解寄与は不明のままである。これを改善するために,本研究では,検出と属性の研究における相対的不確実性を定量化するための統計的フレームワークを提案した。一次の不確かさの寄与は三種類の型:気候データ,水文,と検出不確実性に分類される。気候モデルのアンサンブルは,気候データの不確実性を定義するために使用されているが,水文学的不確実性を,Bayes手法を用いて定義される。検出と属性の研究における相対的不確実性を定量化する前に,コネチカット川流域における冬季河川流量の変化,米国東部に位置することを調査するために採用した最適指紋に基づく検出と属性解析。結果は64年(1950 2013)の期間における冬季河川流量は気候モデルにおける90%信頼区間による気候の自然変動から期待される範囲の外側にあることを示した。相対的不確実性の研究は,気候データに関連する不確実性は水文モデル化により誘導された不確実性よりも大きいことを示した。天然内部気候変動(ノイズ)以上の歴史的データ(信号)における人為的気候変化の時間発展に関連する不確実性として定義される検出不確実性は自然内部気候変動(piControl)シナリオの不確実性は地域検出と属性研究における不確実性のかなりの程度の供給源であることを示した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *河川 ,  *河川流 ,  気候モデル ,  流域 ,  *気候変動 ,  信頼区間 ,  水文学 ,  時間発展 ,  *不確実性 ,  *気候 ,  コネチカット州 ,  *冬
準シソーラス用語： 自然変動 ,  河川流量 ,  気候値 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 検出と帰属 ,  相対的不確実性の定量化 ,  人為的気候は変化させる ,  河川流量冬

分類 (2件)： 気候学,気候変動  (DC05140T) ,  流出解析  (DC07030N)

タイトルに関連する用語 (5件)： 冬季 ,  河川流 ,  気候変化 ,  不確実性 ,  定量化