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J-GLOBAL ID：201702274003212507   整理番号：17A1311219

淮河流域における夏季降水量予測における多モードアンサンブル最適化スキームの適用【JST・京大機械翻訳】

APPLICATION OF OPTIMIZATION SCHEME OF MULTI-MODEL ENSEMBLE IN PREDICTION OF THE HUAIHE RIVER BASIN SUMMER PRECIPITATION

著者 (3件)： Cheng Zhi (安徽省气候中心,安徽合肥,230031) ,  Duan Chunfeng (安徽省气候中心,安徽合肥,230031) ,  Deng Shumei (安徽省气象科学研究所,安徽合肥,230031)
資料名： Redai Qixiang Xuebao  (Redai Qixiang Xuebao)
巻： 33  号： 2  ページ： 241-249  発行年： 2017年 
JST資料番号： C2488A  ISSN： 1004-4965  CODEN： RQXUE4  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 中国語 (ZH)

抄録/ポイント： 国家気候センターが提供した1981~2010年の4種類の季節気候予測モデルの資料に基づき、2種類の相互補完のスケール因子選択方案を淮河流域の夏季降水予測に応用し、偏差の一致率ASCR、等級評価PG、距離相関係数ACC方法を利用した。淮河流域における夏の降水量に対する2つのダウンスケール法の予測効果を評価し,最適化スキームを用いて多モード集合を得た。結果により、4種類のモデルの降水予測効果から見ると、NCEP CFSv2とTCC_CPS1モデルの採点は比較的高く、NCC_CGCM1とECMWF_SYSTEM4モデルは比較的に低い。最適な部分集合回帰に基づく2つのダウンスケーリング法を用いて,NCC_CGCM1,TCC_CPS1,ECMWF_SYSTEM4モードのダウンスケーリング法は,モデル降水量予測に対して正の補正を示し,NCEP_CFSv2モードは負の訂正であった。モデルとダウンスケール予測スキームを最適化することにより,アンサンブル平均のスコアは,モデルの降水量予測のアンサンブル平均よりも高くなり,異なるパターンの地域的優位性を発揮し,オリジナルのアンサンブル平均の効果を改善したことが示されたが,この方法はより優れていることが分かった。本論文は,多モード解釈の応用レベルを改善するための基準を提供した。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *夏 ,  *最適化 ,  降水予報 ,  *降水量 ,  気候 ,  *流域 ,  *予測 ,  予測モデル ,  相関係数 ,  *多モード
準シソーラス用語： スコア ,  アンサンブル平均 ,  ダウンスケーリング ,  ECMWF ,  *淮河 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： climatology ,  model interpretation and application ,  optimization scheme ,  summer precipitation ,  Huaihe River Basin

分類 (1件)： 気候学,気候変動  (DC05140T)

タイトルに関連する用語 (9件)： 淮河 ,  流域 ,  夏季 ,  降水量 ,  予測 ,  多モード ,  アンサンブル ,  最適化 ,  スキーム