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J-GLOBAL ID：201802280579636784   整理番号：18A0751959

季節的ピーク流量に対する大規模気候パターンの寄与と全球予測の展望【JST・京大機械翻訳】

Attribution of Large-Scale Climate Patterns to Seasonal Peak-Flow and Prospects for Prediction Globally

著者 (3件)： Lee Donghoon (Department of Civil and Environmental Engineering, University of Wisconsin-Madison, Madison, Wisconsin, USA) ,  Ward Philip (Department of Water and Climate Risk, Institute for Environmental Studies, Vrije Universiteit Amsterdam, Amsterdam, The Netherlands) ,  Block Paul (Department of Civil and Environmental Engineering, University of Wisconsin-Madison, Madison, Wisconsin, USA)
資料名： Water Resources Research  (Water Resources Research)
巻： 54  号： 2  ページ： 916-938  発行年： 2018年 
JST資料番号： B0706A  ISSN： 0043-1397  CODEN： WRERAQ  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： 洪水に関連した死亡と社会への影響は,世界的に他の自然災害からのそれらを上回っている。河川流(または高流量)予測における大規模気候運転者の包含は広く研究されているが,地球規模の長い鉛予測への明示的なリンクは不足しており,潜在的な洪水傾向の理解を改善することができる。本研究では,地球規模水文モデルであるPCR-GLOBWBからの河川流量観測とシミュレーションを用いて,エルニーニョ南方振動(ENSO),太平洋十年振動(PDO),北大西洋振動(NAO),大西洋数十年振動(AMO)を含む大規模気候パターンに季節的ピーク流を帰属した。統計的に有意に相関した気候パターンと河川流自己相関を予測子として適用し,平均二乗誤差スキルスコア(MSESS)とカテゴリー的Gerrityスキルスコア(GSS)により評価した予測性能を用いて,グローバルスケールの予測モデルを構築した。全体的に,大気から良好な予測スキル(20%≦MSESSと0.2≦GSS)は,多くの場所(観測所の28%と土地面積の29%)に対して明らかであり,データの乏しい地域(例えば西と中央アフリカ)で最も顕著である。このような関連気候パターンの持続性は,季節規模での洪水に対する傾向の理解を改善することができる。ここで開発した予測手法は,関連する地球規模の気候パターンを同定することにより,地域規模の季節的ピーク流予測をさらに改善するための基礎を築く。これは,洪水早期警報システムを開発するために,限られた観測とわずかな能力を有する地域に対して特に魅力的である。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： 自己相関 ,  河川流 ,  予測モデル ,  予測技法 ,  洪水 ,  自然災害 ,  *予測 ,  水文モデル ,  *気候 ,  ENSO ,  *流量 ,  警報システム
準シソーラス用語： スキルスコア ,  予測子 ,  河川流量 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (6件)： 大規模 ,  気候 ,  季節 ,  ピークフロー ,  予測 ,  洪水

分類 (1件)： 水文学一般  (DC07010R)

タイトルに関連する用語 (6件)： 季節 ,  大規模 ,  気候 ,  球 ,  予測 ,  展望