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J-GLOBAL ID：201702223877352759   整理番号：17A1170561

シームレス水文アンサンブル予報のための気象と気候予測の統合:Yalong川流域における事例研究【Powered by NICT】

Integrating weather and climate predictions for seamless hydrologic ensemble forecasting: A case study in the Yalong River basin

著者 (12件)： Ye Aizhong (Faculty of Geographical Science, Beijing Normal University, Beijing 100875, China) ,  Ye Aizhong (State Key Laboratory of Earth Surface and Ecological Resources, Beijing Normal University, Beijing 100875, China) ,  Deng Xiaoxue (Faculty of Geographical Science, Beijing Normal University, Beijing 100875, China) ,  Deng Xiaoxue (State Key Laboratory of Earth Surface and Ecological Resources, Beijing Normal University, Beijing 100875, China) ,  Ma Feng (Faculty of Geographical Science, Beijing Normal University, Beijing 100875, China) ,  Ma Feng (State Key Laboratory of Earth Surface and Ecological Resources, Beijing Normal University, Beijing 100875, China) ,  Duan Qingyun (Faculty of Geographical Science, Beijing Normal University, Beijing 100875, China) ,  Duan Qingyun (State Key Laboratory of Earth Surface and Ecological Resources, Beijing Normal University, Beijing 100875, China) ,  Zhou Zheng (Faculty of Geographical Science, Beijing Normal University, Beijing 100875, China) ,  Zhou Zheng (State Key Laboratory of Earth Surface and Ecological Resources, Beijing Normal University, Beijing 100875, China) ,  Du Chao (Faculty of Geographical Science, Beijing Normal University, Beijing 100875, China) ,  Du Chao (State Key Laboratory of Earth Surface and Ecological Resources, Beijing Normal University, Beijing 100875, China)
資料名： Journal of Hydrology  (Journal of Hydrology)
巻： 547  ページ： 196-207  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： 近年数値天気および気候モデルの大きな改善にもかかわらず,これらのモデルにより生成された予測はまだ水文予報のための直接使用できない。米国国立気象局が開発したアンサンブルプリプロセッサ(EPP)のようなポストプロセッサは様々なバイアスを除去すると予測の有用な予測情報を抽出するために用いなければならない。本論文では,EPPにおける正準事象の異なる設計が全球アンサンブル予報システム(GEFS)と気候予報系バージョン2(CFSv2)から後処理降水量予報を助けることができるかを調べた。正準事象の使用は,シームレスに関係してこれらの生成物を可能にし,次いで後処理アンサンブル降水量予報はSchaakeシャッフル法を用いて発生させることができる。後処理アンサンブル降水量予報を用いた分布型水文モデルを駆動するアンサンブル河川流量予測を得るために,観測された河川流量に対するそれら予測を評価した。正準事象の注意深い設計がより有用な情報を抽出できることが分かっ,最新の観測された降水は標準的な事象をセットアップするために,使用されている。も後処理降水量予報を用いた河川流量予測は,より長いリードタイムと伝統的な拡張河川流量予測(ESP)と元のGEFSとCFSv2降水予報に基づく予測による河川流量予測よりも高い精度を持つことを見出した。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： 降水量予報 ,  天気 ,  *アンサンブル予報 ,  降水 ,  バイアス ,  *河川 ,  気候モデル ,  *予測 ,  *流域 ,  *気象 ,  後処理 ,  *事例研究
準シソーラス用語： 河川流量 ,  河川流量予測 ,  分布型水文モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： アンサンブル予報 ,  沈殿 ,  河川流量 ,  正準事象 ,  Schaakeシャッフル

分類 (2件)： 水文学一般  (DC07010R) ,  天気予報  (DC05020O)

タイトルに関連する用語 (9件)： シームレス ,  文 ,  アンサンブル予報 ,  気象 ,  気候予測 ,  統合 ,  川 ,  流域 ,  研究