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J-GLOBAL ID：201802211235752971   整理番号：18A0925464

2つのCMIP5全球モデルによって強制された地域気候モデルを用いた中国における気候変動予測 1 歴史的シミュレーションの評価【JST・京大機械翻訳】

Climate change projections over China using regional climate models forced by two CMIP5 global models. Part I: evaluation of historical simulations

著者 (6件)： Hui Pinhong (Jiangsu Climate Center, Jiangsu Provincial Meteorological Bureau, Nanjing, China) ,  Tang Jianping (CMA-NJU Joint Laboratory for Climate Prediction Studies, Institute for Climate and Global Change Research, School of Atmospheric Sciences, Nanjing University, China) ,  Wang Shuyu (CMA-NJU Joint Laboratory for Climate Prediction Studies, Institute for Climate and Global Change Research, School of Atmospheric Sciences, Nanjing University, China) ,  Niu Xiaorui (CMA-NJU Joint Laboratory for Climate Prediction Studies, Institute for Climate and Global Change Research, School of Atmospheric Sciences, Nanjing University, China) ,  Zong Peishu (Jiangsu Meteorological Observatory, Nanjing, China) ,  Dong Xinning (Chongqing Climate Center, China)
資料名： International Journal of Climatology  (International Journal of Climatology)
巻： 38 Suppl S1  ページ： e57-e77  発行年： 2018年 
JST資料番号： E0905A  ISSN： 0899-8418  CODEN： IJCLEU  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： 2つの結合したモデル相互比較プロジェクトフェーズ5(CMIP5)グローバルモデル,EC-EARTHとIPSL-CM5Aによって強制して,地方気候モデルシステムバージョン4(RegCM4)と気象研究と予報(WRF)の両方の地域気候モデル(RCMs)は,1980年-2000年のために中国に関する地域の気候シミュレーションを実行するために使用した。一般的に,研究所でのシミュレーションは降水量と地表気温の両方の多くの側面のダウンスケーリングにより改善され,RCMsにおける地域プロセスの分解能と提示の有意な強化を含む改善があるが,EC-EARTHの改善は限られている。さらに,付加価値は季節,国上の地球物理学的位置,および提示された変数に依存する。平均気候に対して,両RCMsは,ほとんどの地域でIPSL-CM5Aをダウンスケーリングするとき,より良い年間および冬季降水量測定を示すことができた。表面空気温度に対するIPSL-CM5Aに対するRCMsの優位性は夏にのみ得られた。降水量と地表気温の季節サイクルは全てのモデルで良くシミュレートされた。RCMsは,ほとんどのサブ地域において両GCMs上の降水の季節サイクルを改善することに成功したが,温度の季節サイクルはIPSL-CM5A上でのみ改善された。さらに,ダウンスケーリングはほとんどのサブ領域における観測のそれらと降水のより一貫した確率分布関数(PDFs)を示す。極端な降水量に対して,RCMsは減少したバイアスと空間パターンの強化された提示を伴う卓越した対流性湿潤日(CWD)を提供する。他の3つの極端な降水指数に対して,RCMsの改善は比較的弱く,いくつかの地域においてIPSL-CM5Aよりも優れている。極端な温度指数は,1日の最低気温(TTN)の最小値を除いて,RCMsによってより良くモデル化され,EC-EARTH上の値よりもIPSL-CM5A上の付加価値が大きかった。2つのRCMsを比較すると,WRFはダウンスケーリング降水において利点を示し,一方,RegCM4は地表気温に対してより良く働く。Copyright 2018 Wiley Publishing Japan K.K. All Rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 分解能 ,  地表気温 ,  *予測 ,  モデリング ,  *気候モデル ,  *気候 ,  冬 ,  *中華人民共和国 ,  降水 ,  最低気温 ,  *気候変動 ,  *シミュレーション ,  降水量
準シソーラス用語： ダウンスケーリング ,  *地域気候モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 動的ダウンスケーリング ,  中国の気候 ,  異なるRCMS ,  多重駆動場

分類 (2件)： 気候学,気候変動  (DC05140T) ,  天気予報  (DC05020O)

タイトルに関連する用語 (10件)： CMIP5 ,  全球モデル ,  強制 ,  地域気候モデル ,  中国 ,  気候 ,  変動予測 ,  歴史 ,  シミュレーション ,  評価