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J-GLOBAL ID：202002255492678051   整理番号：20A2159659

陸面モデルCAS-LSMにおける異なる大気強制データ集合に対する雪シミュレーションの感度【JST・京大機械翻訳】

Sensitivity of Snow Simulations to Different Atmospheric Forcing Data Sets in the Land Surface Model CAS-LSM

著者 (15件)： Wang Yan (State Key Laboratory of Numerical Modeling for Atmospheric Sciences and Geophysical Fluid Dynamics, Institute of Atmospheric Physics, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Wang Yan (College of Earth and Planetary Sciences, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Xie Zhenghui (State Key Laboratory of Numerical Modeling for Atmospheric Sciences and Geophysical Fluid Dynamics, Institute of Atmospheric Physics, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Xie Zhenghui (College of Earth and Planetary Sciences, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Jia Binghao (State Key Laboratory of Numerical Modeling for Atmospheric Sciences and Geophysical Fluid Dynamics, Institute of Atmospheric Physics, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Wang Longhuan (State Key Laboratory of Numerical Modeling for Atmospheric Sciences and Geophysical Fluid Dynamics, Institute of Atmospheric Physics, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Wang Longhuan (College of Earth and Planetary Sciences, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Li Ruichao (State Key Laboratory of Numerical Modeling for Atmospheric Sciences and Geophysical Fluid Dynamics, Institute of Atmospheric Physics, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Li Ruichao (College of Earth and Planetary Sciences, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Liu Bin (State Key Laboratory of Numerical Modeling for Atmospheric Sciences and Geophysical Fluid Dynamics, Institute of Atmospheric Physics, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Liu Bin (College of Earth and Planetary Sciences, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Chen Si (State Key Laboratory of Numerical Modeling for Atmospheric Sciences and Geophysical Fluid Dynamics, Institute of Atmospheric Physics, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Chen Si (College of Earth and Planetary Sciences, University of Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Xie Jinbo (State Key Laboratory of Numerical Modeling for Atmospheric Sciences and Geophysical Fluid Dynamics, Institute of Atmospheric Physics, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China) ,  Qin Peihua (State Key Laboratory of Numerical Modeling for Atmospheric Sciences and Geophysical Fluid Dynamics, Institute of Atmospheric Physics, Chinese Academy of Sciences, Beijing, China)
資料名： Journal of Geophysical Research: Atmospheres  (Journal of Geophysical Research: Atmospheres)
巻： 125  号： 16  ページ： e2019JD032001  発行年： 2020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： 地表面モデル(LSMs)における雪シミュレーションの質は,大気強制データ,特に降水と気温の精度に大きく依存する。大気強制に対する雪シミュレーションの感度を調べるために,1981年から2010年までの歴史的シミュレーションを,4つの大気強制データセット(GSWP3),水および地球変動(WATCH)フォーカシングデータ(WFD/WFDEI),環境予測のための気候研究ユニット(WATCH),およびPrincetonの中国科学院(CAS-LSM)を用いて実施した。感度指数(Ψ)を用いて,強制データの不確実性に対するシミュレートした積雪画分(SCF),雪水当量(SWE)および積雪深(SDP)の感度を定量化した。衛星ベースの製品とin situ観察とのシミュレーション結果を比較することにより,CAS-LSMがSCF,SWE,およびSDPの空間および季節変動を一般的に捉えることを見出した。GSWP3に基づくシミュレーションは,特にSCFとSDPに関して,他の3つのシミュレーションより合理的推定を生み出した。感度解析は,SWEとSDPが,大気強制データセットの不確実性から最も大きく受けることを示唆した。降水不確実性に対するSCF,SWEおよびSDPの感受性は,気候状況に依存して様々な季節サイクルを有した。寒帯気候における最高感度は1月~3月に現れたが,温暖温帯気候では4月~6月に最高感度が存在した。平均して,最も強い降水感度が寒冷,乾燥冬の温帯気候で見られた。気温における不確実性に対する感度は類似のパターンを示した。しかし,気温感受性は一般に寒帯気候における降水感受性に対して支配的であったが,温暖温帯気候では両方とも高かった。Copyright 2020 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： *シミュレーション ,  気温 ,  降水 ,  不確実性 ,  地球 ,  気候 ,  積雪 ,  冬 ,  温帯 ,  寒帯
準シソーラス用語： *雪 ,  積雪深さ ,  *陸面モデル ,  *大気強制 ,  積雪水量 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 雪氷学  (DC08000N) ,  気候学,気候変動  (DC05140T) ,  粒状物調査測定  (SB03060E)

タイトルに関連する用語 (6件)： 陸面モデル ,  大気強制 ,  データ集合 ,  雪 ,  シミュレーション ,  感度