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J-GLOBAL ID:201002213083731245   整理番号:10A0770999

統計的ダウンスケーリングによる気候変化シナリオ作成入門

Introduction to climate change scenario derived by statistical downscaling
著者 (4件):
資料名:
巻: 66  号:ページ: 131-143 (J-STAGE)  発行年: 2010年 
JST資料番号: X0731A  ISSN: 0021-8588  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 解説  発行国: 日本 (JPN)  言語: 日本語 (JA)
抄録/ポイント:
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本資料では,統計的ダウンスケーリング手法(SDM)と,それを用いた力学的な地球的及び領域気候モデルの出力値を,影響モデルのための入力気候データに加工する方法を概説した。様々な統計的ダウンスケーリング手法の中から適切な手法を選択するために,統計的ダウンスケーリング手法を四つの機能的カテゴリー(時間詳細化,空間詳細化,気候モデルによって直接供給されない要素の推定,バイアス補正)に分類した。さらに,具体的なイメージを提供するため,1場所での気候変化シナリオ作成の実例を示した。
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分類 (2件):
分類
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気候学,気候変動  ,  農業気象 
引用文献 (62件):
  • Adachi, S., Kimura, F., and Kusaka, H., 2008: Factorial analysis on temperature trend during past 30 years in Kanto region. Proceedings of 2008 Fall Meeting of the Meteorological Society of Japan, 94, 493(足立幸穂・木村富士男・日下博幸,2008:関東域における過去30年間の気温変化傾向の要因分析.日本気象学会2008年度秋季大会講演予稿集,94,493).
  • Baigorria, G. A., Jones, J. W., Shin, D.-W., Mishra, A., and O'Brien, J. J., 2007: Assessing uncertainties in crop model simulations using daily bias-corrected regional circulation model outputs. Clim. Res., 34, 211-222.
  • Carter, T. R., Alfsen, K., Barrow, E., Bass, B., Dai, X., Desanker, P., Gaffin, S. R., Giorgi, F., Hulme, M., Lal, M., Mata, L. J., Mearns, L. O., Mitchell, J. F. B., Morita, T., Moss, R., Murdiyarso, D., Pabon-Caicedo, J. D., Palutikof, J., Parry, M. L., Rosenzweig, C., Seguin, B., Scholes, R. J., and Whetton, P. H., 2007: Guidelines on the use of scenario data for climate impact and adaptation assessment version 2. <i>Supporting material of the Intergovernmental Panel on Climate Change</i>, pp. 1-66, <http://www.ipcc-data.org/guidelines> [Accessed April 13, 2009].
  • Challinor, A. J., Wheeler, T. R., Craufurd, P. Q., Slingo, J. M., and Grimes, D. I. F., 2004: Design and optimization of a large-area process-based model for annual crops. Agric. For. Meteorol., 124, 99-120.
  • Challinor, A. J., Wheeler, T. R., Slingo, J. M., Craufurd, P. Q., and Grimes, D. I. F., 2005: Simulation of crop yields using ERA-40: Limits to skill and nonstationarity in weather yield relationships. J. Appl. Meteorol., 44, 516-531.
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