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J-GLOBAL ID：201802262246204532   整理番号：18A1715827

調整地域気候ダウンスケーリング実験と結合モデル相互比較プロジェクトフェーズ5モデルからの南アフリカにおけるプロセスベースモデル評価と予測【JST・京大機械翻訳】

Process-based model evaluation and projections over southern Africa from Coordinated Regional Climate Downscaling Experiment and Coupled Model Intercomparison Project Phase 5 models

著者 (3件)： Pinto Izidine (Climate System Analysis Group, Department of Environmental and Geographical Science, University of Cape Town, Cape Town, South Africa) ,  Jack Chris (Climate System Analysis Group, Department of Environmental and Geographical Science, University of Cape Town, Cape Town, South Africa) ,  Hewitson Bruce (Climate System Analysis Group, Department of Environmental and Geographical Science, University of Cape Town, Cape Town, South Africa)
資料名： International Journal of Climatology  (International Journal of Climatology)
巻： 38  号： 11  ページ： 4251-4261  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： 気候変動に関する意思決定スケール関連気候情報は政策と意思決定を知らせるために必要であるが,しばしば高い不確実性を含む。地域気候予測の解釈における信頼性を高めるために,変化を駆動する基礎となる物理過程を理解することが重要である。本研究では,総観循環の頻度変化の関数として気候変動を調べる方法論を調べた。このアプローチは,4つの一般循環モデル(GCMs)で駆動された協調地域気候モデリング実験(Cordex)からの2つの地域気候モデル(RCMs)からの動的にダウンスケールされた将来の気候が,駆動GCMsのそれと異なる表面気候変化をもたらす可能性がある。本研究では,地域気候シミュレーションから予測された変化を駆動する降水量と循環過程の変化に焦点を当てた。将来の予測における不確実性にもかかわらず,RCMsとGCMsは両方とも南アフリカの大部分で降水量の減少を示し,地域にわたる降水(降水なし)と関連した循環パターンの頻度の減少(増加)を示唆する。しかし,いくつかの集団メンバーに対するドメインの中心においていくつかの矛盾が見られる。本研究は,GCMsとRCMs間の降水予測におけるこの不一致のいくつかが,地域規模循環パターンにおける不整合よりもむしろ降水過程の物理的パラメータ化における矛盾によることを示した。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： パラメタリゼーション ,  *気候 ,  降水量 ,  意思決定 ,  降水 ,  信頼性 ,  *南アフリカ共和国 ,  降水予報 ,  不確実性 ,  気候変動 ,  *位相 ,  大気大循環モデル
準シソーラス用語： 地域気候モデル ,  *ダウンスケーリング ,  *地域気候 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： CORdex ,  CMIP5 ,  降水の変化 ,  SOM ,  南アフリカ

分類 (1件)： 気候学,気候変動  (DC05140T)

タイトルに関連する用語 (10件)： 地域気候 ,  ダウンスケーリング ,  実験 ,  結合モデル相互比較プロジェクト ,  フェーズ ,  モデル ,  南アフリカ ,  プロセスベースモデル ,  評価 ,  予測