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J-GLOBAL ID：201802216392929962   整理番号：18A0678045

GCMモデルに基づいて予測された江西省における降水量の予測モデルを提案した。【JST・京大機械翻訳】

A Downscaling Forecast Model for Precipitation in Flood Season over Jiangxi Province Based on GCM System

著者 (5件)： Zhang Chaomei (江西省气候中心,江西 南昌,330096) ,  Song Jinbo (江西省气候中心,江西 南昌,330096) ,  Zhang Yizhi (江西省气候中心,江西 南昌,330096) ,  Cai Juan (江西省人工影響天气領導小組弁公室,江西 南昌,330096) ,  Ma Fengmin (江西省气候中心,江西 南昌,330096)
資料名： Qixiang yu Jianzai Yanjiu  (Qixiang yu Jianzai Yanjiu)
巻： 40  号： 3  ページ： 171-177  発行年： 2017年 
JST資料番号： C3183A  ISSN： 1007-9033  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： 1951~2013年の江西省の87観測所の毎日の降水量データとNCEP/NCAR再解析データに基づき、偏相関統計法を用いて、江西省の洪水期の降水に影響を与える強迫因子を選択し、その原因分析を行った。最後に,GCMモデルの予測結果に基づいて,江西省における洪水期の降水量の予測モデルを確立した。結果は以下を示した。降水量に影響を及ぼす2つの強制因子は,それぞれ,500hPaの高度ポテンシャルと1~3月の黒潮の延長地域の海表温度であり,前者は高緯度の寒気活動を反映し,後者は西太平洋亜熱帯高気圧の位置と強度に影響を与える。両者は江西省における洪水期の降水量に影響を与える。これらの2つの強制因子を用いて、ダウンスケールモデルを確立することは、江西省の洪水期の降水量を正確に適合させることができ、洪水期の降水の主な傾向をよく把握できるため、江西省の洪水期の降水予測に用いることができる。Data from Wanfang. Translated by JST【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 統計的方法 ,  *予測モデル ,  降水予報 ,  海洋 ,  高緯度 ,  黒潮 ,  *降水 ,  *予測 ,  西太平洋 ,  *降水量
準シソーラス用語： 亜熱帯高気圧 ,  原因分析 ,  NCEP/NCAR再解析 , 【Automatic Indexing@JST】

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 (7件)： GCM ,  モデル ,  予測 ,  江西省 ,  降水量 ,  予測モデル ,  提案