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J-GLOBAL ID：201802263989036004   整理番号：18A0615524

平均表面温度データに基づく機能(DBM)モデリングと大域的予測【Powered by NICT】

Data-based mechanistic modelling and forecasting globally averaged surface temperature

著者 (2件)： Young Peter C. (Lancaster Environment Centre, Lancaster University, UK) ,  Young Peter C. (Integrated Catchment Assessment and Management Centre, Australian National University College of Medicine, Biology & Environment Canberra, ACT, Australia)
資料名： International Journal of Forecasting  (International Journal of Forecasting)
巻： 34  号： 2  ページ： 314-335  発行年： 2018年 
JST資料番号： C0216C  ISSN： 0169-2070  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)

抄録/ポイント： 本論文の主目的は,全放射強制(RTF)と表面温度の全球平均対策,地球的温度異常(GTA)による測定の間の動的関係をモデル化し,このモデルを用いてGTAを予測した。,この応用での,観察されない成分モデルは,RTFとGTA間の関係は連続時間伝達関数(微分方程式)モデルに基づいている新しいハイブリッドBox-Jenkins確率モデルを含む解析は,モデル化および予測へのデータに基づく機構(DBM)手法を利用した。このモデルを用いて,短期,年間十年から,GTAの予測のための基礎を提供する,Kalmanフィルタの伝達関数形,2000~2011年の間の温度上昇の「休止」または「平準化」の良好な予測を用いた。これは動的調和回帰(DHR)関係によるモデル化と予測であることを準周期成分の影響から部分的に導き,AMO(大西洋数十年振動)指数と相関していることを示した。Copyright 2018 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 地球 ,  Kalmanフィルタ ,  確率モデル ,  連続時間系 ,  伝達関数 ,  レベリング ,  微分方程式 ,  *モデリング ,  昇温 ,  *表面温度 ,  *予測
準シソーラス用語： 大西洋数十年振動 ,  放射強制 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 全球気温異常 ,  データに基づく機構的モデリング ,  微分方程式モデル ,  準周期的変動 ,  適応予測

分類 (3件)： 数値計算  (JE02000J) ,  フィルタ一般  (NC04021I) ,  計算機シミュレーション  (JE11000H)

タイトルに関連する用語 (5件)： 平均 ,  表面温度 ,  DBM ,  モデリング ,  予測