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J-GLOBAL ID:201702274807443942   整理番号:17A0972170

地域動的にダウンスケールした気候予測を用いたタスマニアの日内降水の傾向【Powered by NICT】

Trends in sub-daily precipitation in Tasmania using regional dynamically downscaled climate projections
著者 (3件):
資料名:
巻: 10  ページ: 18-34  発行年: 2017年 
JST資料番号: W2997A  ISSN: 2214-5818  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)
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オーストラリア,タスマニア島状態。~1961 2100上で3~24hの持続時間の最大日内降水中の単調と段階傾向を検出した。はまた,データセットの単調と段階傾向の拡がりと大きさの観点の六動的にダウンスケールした全球循環モデル(GCMs)の間の一致であるかどうかを調べた。これはデータ操作のための分割アプライシステムコンバインアプローチを用いて行った。傾向評価,平滑化アルゴリズムの適用,低パスフィルタ系列のノンパラメトリック及びパラメトリック統計的検定の適用を含んだ。各月で発生する最大日内降水における単調と段階傾向は州の全域にわたり,同定した。減少傾向は,中央高原領域でより明白になることが分かった。符号と降水変化の大きさにGCMs間の合理的な一致,タスマニアの中央台地領域を除いて,GCMは傾向の減少の空間的広がりに一致した。最大日内降水の持続時間と強度(パーセンタイル)は,一日以下の降水量の傾向に影響することが分かった。ベースライン期間(1961 1990)と将来の気候(2010 2039,2040 2069,2070 2099)間のデータのための単調と段階トレンドの空間パターンの証拠を評価した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】
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分類 (1件):
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人工知能 

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