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J-GLOBAL ID：201702266903118979   整理番号：17A0443022

地域流域の多重時間スケールの水文気候動力学と大規模大気循環との関連:セーヌ川流域,フランスへの適用【Powered by NICT】

Multi-time-scale hydroclimate dynamics of a regional watershed and links to large-scale atmospheric circulation: Application to the Seine river catchment, France

著者 (9件)： Massei N. (Normandie Univ, UNIROUEN, UNICAEN, CNRS, M2C, 76000 Rouen, France) ,  Dieppois B. (Department of Oceanography, MARE Institute, University of Cape Town, Cape Town, South Africa) ,  Dieppois B. (Centre for Agroecology, Water and Resilience, Coventry University, Coventry, UK) ,  Dieppois B. (African Climate & Development Initiative, University of Cape Town, Cape Town, South Africa) ,  Hannah D.M. (School of Geography, Earth and Environmental Sciences, University of Birmingham, Edgbaston, Birmingham B15 2TT, UK) ,  Lavers D.A. (European Centre for Medium-Range Weather Forecasts, Reading, UK) ,  Fossa M. (Normandie Univ, UNIROUEN, UNICAEN, CNRS, M2C, 76000 Rouen, France) ,  Laignel B. (Normandie Univ, UNIROUEN, UNICAEN, CNRS, M2C, 76000 Rouen, France) ,  Debret M. (Normandie Univ, UNIROUEN, UNICAEN, CNRS, M2C, 76000 Rouen, France)
資料名： Journal of Hydrology  (Journal of Hydrology)
巻： 546  ページ： 262-275  発行年： 2017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： グローバルな変化の存在に関連して,水資源に対する気候変動の影響の理解を改善するために水文科学コミュニティが配備されているかなりの努力。観測とモデリングの両方の研究は,水文学的変化と傾向を特性化し,気候変動の影響を評価するか,または水資源の将来のシナリオを提供するために採用されている。水文学的変化のより良い理解の目的では,どのように,またどの程度に対する水文学的変数の検出動向と長期振動は,地球規模の気候変動に関連している決定に非常に重要である。本研究では,地域的水文学に関連した大気パターンに付加的な洞察を得るために大規模と局所スケール間の相関,セーヌ川流域の月降水量と河川流量の経験的統計的ダウンスケーリングとウェーブレット多重解像度分解,および北大西洋海面気圧(SLP)に関連する手法を開発した。を仮定した:(i)大気パターンは信号の変動を定義する異なる時間波長に応じて変化するおよび(ii)各時間波長の水文/循環関係の定義は局所変動の大規模予測因子の決定を改善する可能性がある。結果は,大きなと局所スケールの間のリンクは時間スケール(すなわち信号を特性化するいろいろな周波数に対する)に応じて必ずしも一定ではなかった,スケール間にわたる空間パターンの変化をもたらすことを示した。を経験的統計的ダウンスケーリング(ESD)モデリングアプローチ,大規模予測因子(ヨーロッパ-大西洋セクター上のSLP)に基づく月地域水文気象学的過程(予想因子:セーヌ川流域における降水量と河川流量)を再構成するための統合した離散的ウェーブレット多重解像度解析を開発することにより考慮した。このアプローチは基本的には三段階:1-離散ウェーブレット多重解像度解析を用いた大規模気候と水文学的信号(海面気圧場,降水量や河川流量)を分解,-2-時間スケール毎に統計的ダウンスケーリングモデルを生成する,3-予想因子の最終的な再構成を得るためにすべてのスケール依存モデルを加算することであった。塩基性ESDの代わりに多重解像度ESDモデルを用いて得た結果は,両方の降水量と河川流量の再構成の有意な改善を明らかにした。特に,多重解像度ESDモデルは,降水量や河川流量の観測された時間による分散の有意な変化を非常に良く扱った。例えば,1980年代以降,交互洪水と極めて低いflow/drought期間(例えば,冬/春2001年,2003年夏)に関連した年間変動性の特に高い振幅により評価した,ウェーブレット多重解像度解析をモデルに統合することなしに再構成できなかった。以前の研究と一致して,年々10年時間スケールにSLP,降水量と河川流量で検出されたウェーブレット成分は大気循環に対する湾流海洋前線の影響の観点から解釈することができた。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： キャラクタリゼーション ,  冬 ,  *フランス共和国 ,  *気候 ,  モデリング ,  降水量 ,  水資源 ,  水文学 ,  *大気循環 ,  夏 ,  再構成 ,  *流域 ,  洪水
準シソーラス用語： 多重解像度 ,  河川流量 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 水文学的変動 ,  大気循環 ,  多重解像度解析 ,  経験的統計的ダウンスケーリング

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 (10件)： 地域 ,  流域 ,  多重 ,  時間スケール ,  水文気候 ,  動力学 ,  大規模 ,  大気循環 ,  セーヌ川 ,  フランス