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J-GLOBAL ID：201702211812257513   整理番号：17A1998957

マルチモデルの観点からの上部青ナイル流域水収支【Powered by NICT】

Upper Blue Nile basin water budget from a multi-model perspective

著者 (12件)： Jung Hahn Chul (Hydrological Sciences Laboratory, NASA Goddard Space Flight Center, Greenbelt, MD, USA) ,  Jung Hahn Chul (Science Systems and Applications, Inc., Lanham, MD, USA) ,  Getirana Augusto (Hydrological Sciences Laboratory, NASA Goddard Space Flight Center, Greenbelt, MD, USA) ,  Getirana Augusto (Earth System Science Interdisciplinary Center, University of Maryland, College Park, MD, USA) ,  Policelli Frederick (Hydrological Sciences Laboratory, NASA Goddard Space Flight Center, Greenbelt, MD, USA) ,  McNally Amy (Hydrological Sciences Laboratory, NASA Goddard Space Flight Center, Greenbelt, MD, USA) ,  McNally Amy (Earth System Science Interdisciplinary Center, University of Maryland, College Park, MD, USA) ,  Arsenault Kristi R. (Hydrological Sciences Laboratory, NASA Goddard Space Flight Center, Greenbelt, MD, USA) ,  Arsenault Kristi R. (Science Applications International Corporation Inc., McLean, VA, USA) ,  Kumar Sujay (Hydrological Sciences Laboratory, NASA Goddard Space Flight Center, Greenbelt, MD, USA) ,  Tadesse Tsegaye (National Drought Mitigation Center, University of Nebraska-Lincoln, Lincoln, NE, USA) ,  Peters-Lidard Christa D. (Hydrological Sciences Laboratory, NASA Goddard Space Flight Center, Greenbelt, MD, USA)
資料名： Journal of Hydrology  (Journal of Hydrology)
巻： 555  ページ： 535-546  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： 青ナイルの水収支の理解の向上は,気候変動下でますます頻繁な水文気候極値のために非常に重要である。種々の気象強制と降水データセットに関連する複数の陸面モデル(LSMs)の相互比較と評価は適度な範囲水収支変数推定を提供することができる。これに関連して,水文学的モデリングおよび解析プラットフォーム(HyMAP)河川ルーティング方式と結合した二LSMs,Noahバージョン3.3(Noah3,3)と流域LSM版Fortuna2.5(CLSMF2.5)は地域の水文学的推定値を生成するために使用した。二LSMsは研究と応用データセット(MERRA LandとMERRA2)と三観測に基づく降水量データセットのための現代遡及的解析から二再解析ベース気象データセットの異なる組み合わせで強制し,合計16実験を作成した。モデル化された蒸発散(ET),河川流量,および陸域水貯留推定は大気土地交換逆(ALEXI)ET,in-situ河川流量観測,NASA Gravity Recovery and Climate Experiment(GRACE)生成物に対して評価した。結果は,全ての気象強制データセットと降水データセットを考慮した場合,CLSMF2はNash-Sutcliffe係数の観点からNoah3-5.3よりも水収支変数のより良い表現を提供したことを示した。観測に基づく製品で強制したモデル実験,観測所(チャープ)とTropical Rainfall Measuring Mission(TRMM)多衛星降水量解析(TMPA)による気候危険群赤外降水,MERRA LandとMERRA2降水量と運転したものよりも優れている。本論文で示した結果は,飢餓早期警報システムネットワーク(FEWS NET)土地データ同化システムは,この地域の水収支をより良く表現にCLSMF2とHyMAPルーティング方式を組み込むことが示唆された。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： ネットワーク ,  気象 ,  気候変動 ,  河川 ,  データ同化 ,  蒸発散 ,  気候 ,  降水量 ,  モデリング ,  水文学 ,  陸地 ,  降水 ,  *流域 ,  *水収支
準シソーラス用語： 河川流量 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 青ナイル ,  水収支 ,  土地表面モデル ,  河川ルーチング方式

分類 (1件)： 水文学一般  (DC07010R)

タイトルに関連する用語 (5件)： マルチモデル ,  観点 ,  青 ,  流域 ,  水収支