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J-GLOBAL ID：201802280254146178   整理番号：18A0240436

大気分類を用いたGFDL AM3モデルにおける雲バイアスの診断【Powered by NICT】

Diagnosing Cloud Biases in the GFDL AM3 Model With Atmospheric Classification

著者 (10件)： Evans Stuart (Princeton Environmental Institute, Princeton, NJ, USA) ,  Evans Stuart (Geophysical Fluid Dynamics Laboratory, Princeton, NJ, USA) ,  Marchand Roger (Department of Atmospheric Sciences, University of Washington, Seattle, WA, USA) ,  Marchand Roger (Joint Institute for the Study of the Atmosphere and Ocean, Seattle, WA, USA) ,  Ackerman Thomas (Department of Atmospheric Sciences, University of Washington, Seattle, WA, USA) ,  Ackerman Thomas (Joint Institute for the Study of the Atmosphere and Ocean, Seattle, WA, USA) ,  Donner Leo (Geophysical Fluid Dynamics Laboratory, Princeton, NJ, USA) ,  Donner Leo (Program in Atmospheric and Oceanic Sciences, Princeton, NJ, USA) ,  Golaz Jean-Christophe (Lawrence Livermore National Laboratory, Livermore, CA, USA) ,  Seman Charles (Geophysical Fluid Dynamics Laboratory, Princeton, NJ, USA)
資料名： Journal of Geophysical Research: Atmospheres  (Journal of Geophysical Research: Atmospheres)
巻： 122  号： 23  ページ： 12,827-12,844  発行年： 2017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： 二十一の大気状態の集合,あるいは循環する気象パターン,反復クラスタリング技法を用いた大気放射測定計画の南部グレートプレーンズ地点を囲む領域を定義した。状態は南部グレートプレーンズ地点から再解析からの動力学的及び熱力学的変数を用いて定義された,雲レーダデータと統計的有意性を試験し,14年間に6時間毎に決定し,時系列大気状態を生成する。状態は対流活動の程度を変えた夏季条件を表す状態のサブセットと領域(例えば,温暖前線,暖部門,寒冷前線,冷北移流,高圧高気圧)による総観系の進行の様々な段階を表している。状態の発生と各状態期間中の雲発生頻度のモデルのシミュレーションを試験するためにNOAA/GFDL(地球流体力学研究所AM3モデルからの出力の分類状態へ用いた。モデル状態の発生頻度をシミュレートするほぼが系統的な雲発生バイアスを示した。雲頂圧と光学的厚さの観測およびモデルでシミュレートした国際衛星雲気候学プロジェクトヒストグラムの比較は,モデルが全ての条件下で高い薄い雲を欠いていることを示したが,厚い雲のバイアスした状態に依存した。モデルにおける前頭条件は十分に厚い雲を産生しなかったが,晴天条件もはるかに産生する。モデルの水平分解能の増加は,全ての条件下で厚い雲の表現を改善するが,薄い雲にほとんど影響しないことを見出した。しかし,分解能増加も状態の分布を変化させ,全雲発生バイアスの増加を引き起こした。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： 光学的厚さ ,  NOAA衛星 ,  分解能 ,  寒冷前線 ,  気候学 ,  大気放射 ,  *バイアス ,  晴天 ,  夏 ,  高気圧 ,  クラスタ化 ,  温暖前線
準シソーラス用語： 発生頻度 ,  雲レーダ ,  グレートプレーンズ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 雲 ,  モデル評価 ,  クラスタリング ,  分類 ,  GCM ,  天気パターン

分類 (2件)： 中小規模擾乱,降水特性  (DC05120X) ,  大規模擾乱,台風,大気重力波  (DC05070R)

タイトルに関連する用語 (6件)： 大気 ,  分類 ,  モデル ,  雲 ,  バイアス ,  診断