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J-GLOBAL ID：201702274606353992   整理番号：17A0759729

グレーゾーン分解能におけるモデル分解能と対流パラメータ化に対する米国夏季降水量の感度【Powered by NICT】

Sensitivity of U.S. summer precipitation to model resolution and convective parameterizations across gray zone resolutions

著者 (5件)： Gao Yang (Atmospheric Sciences and Global Change Division, Pacific Northwest National Laboratory, Richland, Washington, USA) ,  Gao Yang (Now at College of Environmental Science and Engineering, Ocean University of China, Qingdao, China) ,  Leung L. Ruby (Atmospheric Sciences and Global Change Division, Pacific Northwest National Laboratory, Richland, Washington, USA) ,  Zhao Chun (Atmospheric Sciences and Global Change Division, Pacific Northwest National Laboratory, Richland, Washington, USA) ,  Hagos Samson (Atmospheric Sciences and Global Change Division, Pacific Northwest National Laboratory, Richland, Washington, USA)
資料名： Journal of Geophysical Research: Atmospheres  (Journal of Geophysical Research: Atmospheres)
巻： 122  号： 5  ページ： 2714-2733  発行年： 2017年 
JST資料番号： C0294B  ISSN： 2169-897X  CODEN： JGREA2  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)

抄録/ポイント： シミュレーション夏季降水は湿潤対流プロセスを表現するために積雲パラメタリゼーションに依存する気候モデルのための重要な課題である。非常に高分解能モデリングを支援する計算における最近の進歩に触発されて,本研究では,グレーゾーン分解能モデル分解能と対流パラメタリゼーションの影響を系統的に評価することを目的としている。Weather Research and Forecastingモデルを用いたシミュレーションは隣接アメリカ上における二年夏の36km,12km,4kmの格子間隔で実施した。4km格子間隔での対流許容シミュレーションは観測された降水空間分布と日周変動を再現する最も熟練した。従来のKain-Fritsch(KF)とスケールを意識したGrell Freitas(GF)対流スキームを用いたシミュレーションの間に,後者のグレートプレーンズと北アメリカモンスーン域における夜間タイミングを捕捉する上でより熟練した顕著な違い。GFスキームも分解能が増加すると大規模降水対流からの滑らかな遷移をシミュレートし,KF方式と比較してモデル分解能に対する感受性の低下をもたらした。非静力学動力学は12kmと36km格子間隔でも複雑な地形上では降水量に正の影響を持っている。観測に対する風のナッジングを用いて,南部グレートプレーンズにおける顕著な温暖バイアスは大規模循環バイアスにより誘起析出バイアス,モデル分解能に対する非感受性に関連していることを示した。全体として,対流許容モデル化及びスケールを意識したパラメタリゼーションによる夏季降雨量とその日変動のシミュレーションの顕著な改善は,水循環過程の気候シミュレーションを改善するための有望な場所を示唆した。Copyright 2017 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： モンスーン ,  シミュレーション ,  気候モデル ,  *降水 ,  バイアス ,  高分解能 ,  *夏 ,  空間分布 ,  *対流 ,  モデリング ,  *降水量 ,  日変化 ,  積雲 ,  *パラメタリゼーション
準シソーラス用語： グレートプレーンズ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 対流 ,  モデル分解能 ,  グレーゾーン分解能 ,  日降水量 ,  対流パラメタリゼーション ,  スケールを意識したパラメータ化

分類 (3件)： 大規模擾乱,台風,大気重力波  (DC05070R) ,  天気予報  (DC05020O) ,  中小規模擾乱,降水特性  (DC05120X)

タイトルに関連する用語 (9件)： ゾーン ,  分解能 ,  モデル ,  対流 ,  パラメータ化 ,  米国 ,  夏季 ,  降水量 ,  感度