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J-GLOBAL ID：201702260671892104   整理番号：17A0354751

冬における極端な低温日の予測方法の研究【JST・京大機械翻訳】

Prediction of Extreme Winter Cold Days

著者 (5件)： Shan Jikun (College of Atmospheric Science,Nanjing University of Information Science and Technology) ,  Liang Xiaoyun (Beijing Climate Center,China Meteorological Administration) ,  Sun Linhai (Beijing Climate Center,China Meteorological Administration) ,  Gong Zhensong (Beijing Climate Center,China Meteorological Administration) ,  Liu Yunyun (Beijing Climate Center,China Meteorological Administration)
資料名： Gaoyuan Qixiang  (Gaoyuan Qixiang)
巻： 35  号： 6  ページ： 1609-1614  発行年： 2016年 
JST資料番号： C2114A  ISSN： 1000-0534  CODEN： GAQIE6  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 地球温暖化の極端な事件はますます頻繁になり、極端な事件の予測を展開することは非常に重要になっている。中国の700の地上観測所の毎日の最低温度観測データと国家気候センター第一世代の海洋大気結合モデルの動力予測結果データに基づき、段階的回帰のダウン尺度法を用いて、中国の冬季の極端な低気温日に対する動力-ダウン尺度予測方法を構築した。結果により、この予測方法によって予測された1983-2010年の年の結果は、実際の資料との相関が中国の大部分で95%以上の有意水準を超えていることが明らかになった。この予測方法を用いて,2011年/2012年の冬の極端な低温日を予測し,2011年/2012年の冬の極端な低温日の予測傾向は基本的に正しく,予測業務への応用を拡張することができることを証明した。Data from the ScienceChina, LCAS. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 結合モデル ,  *予測技法 ,  最低気温 ,  *冬 ,  地球温暖化 ,  気候 ,  気温 ,  中華人民共和国 ,  海洋大気 ,  *低温
準シソーラス用語： 地上観測 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： Atmosphere-ocean coupled model ,  Stepwise regression ,  Statistical downscaling model ,  Extreme winter cold days

分類 (1件)： 気候学,気候変動  (DC05140T)

タイトルに関連する用語 (4件)： 冬 ,  低温 ,  予測方法 ,  研究