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J-GLOBAL ID：202002243472957835   整理番号：20A0543654

極端な降水における歴史的傾向を調査するためのBayes分位回帰法の使用と隣接する米国における大規模気候パターンとの関連【JST・京大機械翻訳】

On the use of Bayesian quantile regression method to explore the historical trends in extreme precipitation and their connections with large-scale climate patterns over the contiguous USA

著者 (3件)： Tharu Bhikhari (Department of Mathematics, Spelman College, Atlanta, GA, USA) ,  Tharu Bhikhari (Science Center, Spelman College, Atlanta, GA, USA) ,  Dhakal Nirajan (Environmental and Health Sciences Program, Spelman College, Atlanta, GA, USA)
資料名： Theoretical and Applied Climatology  (Theoretical and Applied Climatology)
巻： 139  号： 3-4  ページ： 1277-1290  発行年： 2020年 
JST資料番号： A0518A  ISSN： 0177-798X  CODEN： TACLEK  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： 降水の確率分布関数(PDF)は,より暖かい気候の下で変化すると予想される。既存の研究は,米国における極端な降水系列のPDFの異なる閾値における傾向を検出することができなかった。本研究において,新しい統計的アプローチ(Bayes分位回帰法)を用いて,異なる定量レベルでの年間最大(ADM)と月最大(MM)降水指数の傾向を分析し,それらの大規模気候パターンとの関連性を米国にわたって分析した。1108サイトに対する65年(1950~2014年)の期間にわたる歴史的降水時系列を解析に用いた。降水量と大規模気候パターンの間の関係を調べるために,2つの主要な振動[エルニーニョ南方振動(ENSO)と北大西洋振動(NAO)]を,Bayes分位回帰モデルにおける共変量として用いた。著者らの結果は,極端な降水(ADMとMMの両方に対する)の分布の上部分位の変化が,国の東部半分の沿岸地域におけるより低い定量と比較して以前信じられていたよりもはるかに高い速度で起こったことを示す。有意な傾向の空間分布における変動性は,ENSOまたはNAO指数のいずれかがBayes分位回帰モデルにおける共変量として使用されたときに観察された。しかし,米国の多くの地域では,ADMとMMの両方に対するより低い定量レベルと比較して,気候指標と上部分位レベルに対する降水指数の間のより強い通信が観察された。Bayes分位回帰法を用いて検出された傾向は,トレンド検出のための他の以前に使用された手法によって検出されないか,見過ごされた。このような結果は,平均値よりも極端な値に関係する水管理者にとって特に有用である。Copyright Springer-Verlag GmbH Austria, part of Springer Nature 2019 Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *降水 ,  沿岸地区 ,  回帰モデル ,  空間分布 ,  降水量 ,  ENSO ,  *気候 ,  水管理
準シソーラス用語： 共変量 ,  北大西洋振動 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 気候学,気候変動  (DC05140T) ,  中小規模擾乱,降水特性  (DC05120X)

タイトルに関連する用語 (7件)： 降水 ,  歴史 ,  傾向 ,  調査 ,  米国 ,  大規模 ,  気候