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J-GLOBAL ID：201802228795538074   整理番号：18A0145306

Koppen Geiger気候型の地理的分布のシミュレーションを改善するための多重モデルアンサンブルの新しい方法【Powered by NICT】

A new method of multi-model ensemble to improve the simulation of the geographic distribution of the Koppen-Geiger climatic types

著者 (7件)： Wang Leibin (State Key Laboratory of Earth Surface Processes and Resource Ecology, Beijing Normal University, China) ,  Wang Leibin (Faculty of Geography, Beijing Normal University, China) ,  Rohli Robert V. (Department of Geography and Anthropology, Louisiana State University, Baton Rouge, LA, USA) ,  Yan Xiaodong (State Key Laboratory of Earth Surface Processes and Resource Ecology, Beijing Normal University, China) ,  Yan Xiaodong (Faculty of Geography, Beijing Normal University, China) ,  Li Yafei (State Key Laboratory of Earth Surface Processes and Resource Ecology, Beijing Normal University, China) ,  Li Yafei (Faculty of Geography, Beijing Normal University, China)
資料名： International Journal of Climatology  (International Journal of Climatology)
巻： 37  号： 15  ページ： 5129-5138  発行年： 2017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： マルチモデルアンサンブル(MME)はモデルの結果の改善に有用であることが示されている。さらに,以前の研究では,重み付きMMEsは気候学的シミュレーションにおける重みづけマルチモデルの結果を達成している,重みづけ方式の適合性に依存するモデル性能の違いの程度であることを示唆している。本研究の目的は,Koeppen Geiger気候型の分布を予測するための各モデルのための重みを最適化することにより,MMEsの結果を改善することである。結果は,Koeppen Geiger気候型の地理的分布の一般的循環モデル(GCM )ベースと気候研究ユニット-(CRU )ベースの出力の間の対応は,九GCMシミュレーションには不十分である,Koeppen気候型の一致を有する総土地面積の40 52%だけであることを示唆した。加重アンサンブル平均大循環モデルに基づくシミュレーションはわずかに改良されたモデル性能のみを生成した。しかし,MMEsとCRUの不一致を用いた地上面積は非線形重みづけしたアンサンブル平均を用いて約35%に減少した。MMEsとCRU間の矛盾した領域は,気候境界に沿って集中し,移行帯がこれらモデルによる難シミュレートされたことを確認した。ため,Koeppen分類は気候地域は生物群系に対応するように設計されている,本研究では,過去と将来の気候条件下での農業,林業,および他の生物領域のシミュレーションを改善するための意味を持っている可能性がある。Copyright 2018 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： *気候 ,  *地理的分布 ,  生物群系 ,  大気大循環モデル ,  空間分布 ,  気象条件 ,  農業 ,  適応性 ,  *シミュレーション ,  林業 ,  重みづけ ,  最適化
準シソーラス用語： アンサンブル平均 ,  マルチモデル ,  *多重モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 多重モデルアンサンブル ,  空間分布 ,  カッパ統計量 ,  GCM ,  気候分類

分類 (1件)： 気候学,気候変動  (DC05140T)

タイトルに関連する用語 (5件)： 気候型 ,  地理的分布 ,  シミュレーション ,  多重モデル ,  アンサンブル