文献

J-GLOBAL ID：201802274378443469   整理番号：18A0931065

全球気候モデルにおける干ばつ持続誤差【JST・京大機械翻訳】

Drought Persistence Errors in Global Climate Models

著者 (3件)： Moon H. (Institute for Atmospheric and Climate Science, ETH Zurich, Zurich, Switzerland) ,  Gudmundsson L. (Institute for Atmospheric and Climate Science, ETH Zurich, Zurich, Switzerland) ,  Seneviratne S. I. (Institute for Atmospheric and Climate Science, ETH Zurich, Zurich, Switzerland)
資料名： Journal of Geophysical Research: Atmospheres  (Journal of Geophysical Research: Atmospheres)
巻： 123  号： 7  ページ： 3483-3496  発行年： 2018年 
JST資料番号： C0294B  ISSN： 2169-897X  CODEN： JGREA2  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： 干ばつイベントの持続性は社会経済的および生態学的影響の重症度を大きく決定するが,このようなイベントをシミュレートするための現在の地球気候モデル(GCMs)の能力は大きな不確実性を受けている。本研究において,GCMsにおける干ばつ持続性の表現を,最先端のGCMモデルシミュレーションを観測ベースのデータセットと比較することによって評価した。そうするために,乾燥状態が負の降水異常として定義される干ばつ持続性に対する推定値として,月毎および年規模での乾燥から乾燥への遷移確率を考慮した。干ばつ持続性バイアスにはかなりの広がりがあるが,大部分のシミュレーションは地球規模での干ばつ持続性の系統的な過小評価を示している。次に,どの程度(i)不正確な観測,(ii)モデル間の差,(iii)内部気候変動,(iv)使用した統計的方法の不確実性は,分散手法の解析を用いて干ばつ持続性誤差の広がりに寄与する。結果は,月規模では,モデル不確実性と観測不確実性が支配的であり,一方,内部変動性からの寄与はほとんどの場合に小さいことを示した。年規模では,干ばつ持続性誤差の広がりは,干ばつ持続性の統計的推定誤差によって支配され,誤差の分割が限られた数の考慮された時間ステップによって損なわれることを示している。これらの知見は,現在のGCMsにおける干ばつ持続性の表現における系統的誤差を明らかにし,さらなるモデル改良の方向を示唆する。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： 地球 ,  系統誤差 ,  気候変動 ,  統計的推定 ,  *気候モデル ,  不確実性 ,  遷移確率 ,  推定量 ,  *干ばつ ,  降水 ,  バイアス
準シソーラス用語： モデルシミュレーション ,  社会経済 ,  持続性 ,  *全球気候モデル , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 干ばつ ,  気候モデル ,  不確実性 ,  干ばつの持続性 ,  干ばつ長バイアス ,  干ばつ持続性バイアス

分類 (1件)： 気候学,気候変動  (DC05140T)

タイトルに関連する用語 (3件)： 全球気候モデル ,  干ばつ ,  誤差