大循環モデルの季節的に一貫したサブセットアンサンブルにより予測された水文変化【JST・京大機械翻訳】

Sheshukov Aleksey Y.; Douglas-Mankin Kyle R.

文献

J-GLOBAL ID：201902262598329419 整理番号：19A0491865

大循環モデルの季節的に一貫したサブセットアンサンブルにより予測された水文変化【JST・京大機械翻訳】

Hydrologic Alterations Predicted by Seasonally-Consistent Subset Ensembles of General Circulation Models

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資料名：
巻： 5 号： 3 ページ： 44 発行年： 2017年
JST資料番号： U7161A ISSN： 2225-1154 資料種別：逐次刊行物 (A)
記事区分：原著論文発行国：スイス (CHE) 言語：英語 (EN)

水文モデルを駆動するために必要な時間的および空間的スケールでの将来の気候強制データは容易に利用できない。歴史的データあるいは一般循環モデル(GCM)結果からこれらのデータを導出する簡単な方法は,将来の水文学的変動を適切に捉えることはできない。本研究では,北東Kansasにおける21世紀中期の多重モデルGCM集合のサブセットを用いて,新しい方法により生成された将来の気候強制データに対する河川流応答を評価した。降水量と温度の日毎の時系列を,6つの将来の気候シナリオのために開発した。15-GCMアンサンブル平均に基づくシフト;そして,GCMsの3つの季節的に一貫したサブセットに基づくシフトは,歴史的な期間より湿潤または乾燥している春-夏の組合せを表している。毎日の河川流量と水文指標統計の解析を行った。定常10%降水量シフトは,他のシナリオの月平均河川流量予測を一般的に制限し,15-GCMアンサンブル平均は,年間および季節的水文応答の非定常効果を捕捉したが,干ばつおよび洪水特性における重要な年内シフトを同定しなかった。季節的に一貫したサブセット集団は,特に極端な低流量と高流量イベントに対して,一連の明確な毎月の河川流量傾向を生み出した。意味のある水管理と将来の計画は,可能な将来の気候の範囲を反映する水文学的影響シミュレーションを必要とする。モデル間の季節的パターンの範囲を考慮しないGCMアンサンブル平均気候強制データの使用は,サブセットアンサンブル平均アプローチにおいて保持された重要な季節的水文パターンを除去することを示した。Copyright 2019 The Author(s) All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

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水文学一般 , 気候学,気候変動 , 流出解析

引用文献 (42件)：

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