文献

J-GLOBAL ID：202002234754649877   整理番号：20A2469062

全球気候モデル出力と気象タイピングに基づく統計的ダウンスケーリングを用いた局所河川浸水マップ更新のためのロバストな方法【JST・京大機械翻訳】

A Robust Method to Update Local River Inundation Maps Using Global Climate Model Output and Weather Typing Based Statistical Downscaling

著者 (6件)： Bermudez M. (Environmental Fluid Dynamics Group, Andalusian Institute for Earth System Research, University of Granada, Granada, Spain) ,  Cea L. (Water and Environmental Engineering Group, Department of Civil Engineering, Universidade da Coruna, A Coruna, Spain) ,  Van Uytven E. (Department of Civil Engineering - Hydraulics Section, KU Leuven, Leuven, Belgium) ,  Willems P. (Department of Civil Engineering - Hydraulics Section, KU Leuven, Leuven, Belgium) ,  Farfan J.F. (Water and Environmental Engineering Group, Department of Civil Engineering, Universidade da Coruna, A Coruna, Spain) ,  Puertas J. (Water and Environmental Engineering Group, Department of Civil Engineering, Universidade da Coruna, A Coruna, Spain)
資料名： Water Resources Management  (Water Resources Management)
巻： 34  号： 14  ページ： 4345-4362  発行年： 2020年 
JST資料番号： T0430A  ISSN： 0920-4741  CODEN： WRMAEJ  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： ドイツ (DEU)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 地球温暖化は,極端な降水事象の大きさと頻度を変化させている。これは,将来の気候シナリオに従って,局所降雨強度-継続時間-周波数(IDF)曲線と洪水ハザードマップの更新を必要とする。しかし,これは,小規模での降雨の時間的および空間的変動に対する気候変動の影響をモデル化するための限られた能力を与える。本研究では,全球気候モデル(GCM)データを用いて,亜日降雨極値に対する局所IDF関係を更新するロバストな方法を開発し,それを北西スペインの沿岸町に適用した。最初に,大規模大気循環間の関係,Lamb循環タイプ分類(LCT)によって記述して,洪水発生の可能性による降雨事象を解析した。LCTsにおける周波数変化を同定し,将来における洪水発生事象の発生を評価するために,GCMの広範な集合を用いた。平行して,著者らは,この気象タイプ(WT)分類と気候-洪水結合をGCMからの降雨をダウンスケールし,将来の気候シナリオのIDF曲線を決定するために使用した。次に,水文-水力モデリングチェーンを用いて,IDF変化によって誘発される洪水マップの変化を定量化した。結果は,すべての降雨期間に対する降雨強度における将来の増加を指摘し,その結果,都市域における洪水災害の増加をもたらす。GCM予測の不確実性を認知しながら,結果は,将来の極端な降雨強度における潜在的変化を反映するために,IDF基準と洪水ハザードマップを更新する必要性を示した。Copyright Springer Nature B.V. 2020 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 降雨 ,  洪水 ,  不確実性 ,  *気象 ,  *気候 ,  *河川 ,  *浸水 ,  都市域 ,  水害 ,  沿岸 ,  *ロバスト性 ,  地球温暖化
準シソーラス用語： 降雨強度 ,  *全球気候モデル ,  気候変動シナリオ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 極端な洪水 ,  気象タイプ ,  降雨量変動 ,  気候変動 ,  統計的ダウンスケーリング

分類 (2件)： 水文学一般  (DC07010R) ,  気候学,気候変動  (DC05140T)

タイトルに関連する用語 (9件)： 全球気候モデル ,  気象 ,  タイピング ,  統計的ダウンスケーリング ,  河川 ,  浸水 ,  マップ ,  更新 ,  ロバスト