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J-GLOBAL ID：201702291802738061   整理番号：17A0361854

河川流量の変動に影響を与える気候モデリング因子の評価【Powered by NICT】

Evaluation of climate modeling factors impacting the variance of streamflow

著者 (3件)： Al Aamery N. (Department of Civil Engineering, University of Kentucky, United States) ,  Fox J.F. (Department of Civil Engineering, University of Kentucky, United States) ,  Snyder M. (Department of Earth and Planetary Sciences, University of California Santa Cruz, United States)
資料名： Journal of Hydrology  (Journal of Hydrology)
巻： 542  ページ： 125-142  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： 本報では,全球気候モデル(GCM)予測と予測河川流量の分散,著者らの知る限り以前の文献で試みられていないを制御することにより気候モデリング因子と選択応答変数の相対的重要性を定量化した。気候モデリング因子を変化させた実験を設計し,GCM型,プロジェクト相,排出シナリオ,ダウンスケーリング法,およびバイアス補正を含む。河川流量応答変数も変化させたと予測と事後予報河川流量予測における予測された河川流量と差を含んでいた。GCM結果と土壌水アセスメントツール(SWAT)をケンタッキー州中央部アメリカにおける湿潤,温帯流域のための河川流量を予測するために使用した。河川流量モデルを較正した後,112気候実現は,河川流量モデル内でシミュレートし,分散分析を用いて月毎に分析した。分散結果の解析は,予測と事後予報河川流量予測の違いは,GCM型,気候モデル事業相,およびダウンスケーリング法の関数であることを示した。予測河川流量の予測は,大気大循環モデル(GCM)型,プロジェクト相,ダウンスケーリング法,排出シナリオ,およびバイアス補正法の関数である。結果は,河川流量予測アンサンブルを設計するとき五気候モデリング因子の相対的重要性を示し,事後予報シミュレーションを差し引いたとき気候結果を結合水文モデルによるに関連する不確実性の減少を定量化した。その後,異なる数の実現の河川流量予測集団の解析は,全ての利用可能な実現の使用は研究システムのための不必要なことを示した,アンサンブル設計は良くバランスされた。河川流量変動を制御する因子を考慮した後,結果は,河川流量の予測月平均変化は降水量変動を追跡し,湿潤,温帯流域の,それぞれ,10%と11%の平均年間降水量と河川流量の正味の増加を生じる傾向があることを示した。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： 温帯 ,  *モデリング ,  気候モデル ,  不確実性 ,  流域 ,  大気大循環モデル ,  *気候 ,  湿潤 ,  年雨量
準シソーラス用語： 河川流量予測 ,  事後予報 ,  バイアス補正 ,  ダウンスケーリング ,  *気候モデリング ,  *河川流量 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 河川流量 ,  湿式 ,  温帯 ,  分散 ,  気候 ,  モデリング

分類 (1件)： 流出解析  (DC07030N)

タイトルに関連する用語 (4件)： 河川流量 ,  気候モデリング ,  因子 ,  評価