SL AVモデルに基づく圧力共変量を用いたロシアのSPIの改善された1カ月リードタイム予測【Powered by NICT】

Willink Diliara; Willink Diliara; Willink Diliara; Khan Valentina; Donner Reik V.

文献

J-GLOBAL ID：201702218713496053 整理番号：17A1435189

SL AVモデルに基づく圧力共変量を用いたロシアのSPIの改善された1カ月リードタイム予測【Powered by NICT】

Improved one-month lead-time forecasting of the SPI over Russia with pressure covariates based on the SL-AV model

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資料名：
巻： 143 号： 707 ページ： 2636-2649 発行年： 2017年
JST資料番号： D0478A ISSN： 0035-9009 CODEN： QJRMAM 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：アメリカ合衆国 (USA) 言語：英語 (EN)

標準化降水指数(SPI)は非常に異なる気候における湿潤または乾燥条件を記述するための重要であるが容易に計算手段である。本研究では,ロシアを超えてこの指数の改善された1カ月リードタイム予測のための新しい方式を開発した。塩基性季節予報モデルとして,ロシア科学アカデミーのロシアの水文気象センターと数値数理研究所の半インプリシット半Lagrange型渦度発散(SL AV)モデルを利用した。このモデルの事後予報シミュレーションに基づいて,著者らは,関心のある領域での直接1カ月リードタイムSPI予測を得るためにその相対的に不十分なスキルを実証した。これら予測の精度を改善するために,局所SPI値のための有益な予測因子で,三種類の場の間の相互相関構造は,異なる地域における降水,平均海面気圧と500hPaジオポテンシャル高度の間の関連する相互依存性を明らかにするという観察に基づいて同定するため同じSL AV事後予報のモデル出力からの平均海面気圧と500hPaジオポテンシャル高度場を用いた。両者を得るための回帰モデルの観点からこの情報を用いて,決定論的及び確率論的予報はSPI予報スキルの有意な改善を提供し,運転1カ月リードタイム降水量予報における提案方式を実現するための可能性を示した。Copyright 2017 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

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天気予報

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