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J-GLOBAL ID：201702251054283673   整理番号：17A0759719

米国南東部におけるNARCCAP地域気候モデルによって駆動された作物収量シミュレーションの評価【Powered by NICT】

Assessing crop yield simulations driven by the NARCCAP regional climate models in the southeast United States

著者 (7件)： Shin D. W. (Center for Ocean-Atmospheric Prediction Studies, Florida State University, Tallahassee, Florida, USA) ,  Baigorria Guillermo A. (School of Natural Resources and Department of Agronomy and Horticulture, University of Nebraska-Lincoln, Lincoln, Nebraska, USA) ,  Romero Consuelo C. (Next Season Systems LLC, Lincoln, Nebraska, USA) ,  Cocke Steve (Center for Ocean-Atmospheric Prediction Studies, Florida State University, Tallahassee, Florida, USA) ,  Oh Ji-Hyun (Center for Ocean-Atmospheric Prediction Studies, Florida State University, Tallahassee, Florida, USA) ,  Oh Ji-Hyun (APEC Climate Center, Busan, South Korea) ,  Kim Baek-Min (Korea Polar Research Institute, Incheon, South Korea)
資料名： Journal of Geophysical Research: Atmospheres  (Journal of Geophysical Research: Atmospheres)
巻： 122  号： 5  ページ： 2549-2558  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0294B  ISSN： 2169-897X  CODEN： JGREA2  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： アメリカ南東部における経済的に価値のある農業生産の評価のための作物モデリングシステムで使用されている北アメリカ地域気候変動評価プログラム(NARCCAP)地域気候モデルのセット,気象/気候は農業に強い影響を及ぼした。1981 2003のトウモロコシ/ナンキンマメ/綿収率量は観測された(a),(b)再解析,および(c)NARCCAP第I相多重モデルデータセットを用いた米国南東規則的グリッド(20 km)で得られた。領域気候モデル駆動型作物収量量は再解析駆動のものより良好なシミュレートされたことを示した。多重モデルアンサンブル法は地域作物収量量のシミュレーションを改善におけるそれらの有用性を調べるために採用し,お互いに比較した。バイアス補正あるいは重み付き複合法は,単純な複合法よりもより良い作物収率アンサンブルメンバーを組み合わせた。一般に,重み付きアンサンブル作物収量シミュレーションは,他のアンサンブル法のものと比較して観測された気象駆動収率でわずかに優れて一致した。Copyright 2017 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： *農作物 ,  *気候 ,  *シミュレーション ,  農業 ,  アメリカ南東部 ,  ナンキンマメ ,  気象 ,  *作物収量
準シソーラス用語： バイアス補正 ,  アンサンブル法 ,  多重モデル ,  再解析 ,  地域気候変動 ,  農業生産 ,  *地域気候モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (3件)： 地域気候モデル ,  作物モデル ,  多重モデルアンサンブル

分類 (1件)： 環境問題  (SA01020V)

タイトルに関連する用語 (5件)： 米国 ,  地域気候モデル ,  作物収量 ,  シミュレーション ,  評価