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J-GLOBAL ID：202002265549713723   整理番号：20A0018499

地表流出,統計的ダウンスケーリングおよび水文モデリングに対する気候変動の影響の評価【JST・京大機械翻訳】

Assessment of climate change impact on surface runoff, statistical downscaling and hydrological modeling

著者 (5件)： Ahmadi Mehdi (Department of Forest, Range and Watershed Management, Faculty of Natural Resources and Environment, Science and Research Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran) ,  Motamedvaziri Baharak (Department of Forest, Range and Watershed Management, Faculty of Natural Resources and Environment, Science and Research Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran) ,  Ahmadi Hassan (Department of Reclamation of Arid and Mountainous Regions, University of Tehran, Karaj, Iran) ,  Moeini Abolfazl (Department of Forest, Range and Watershed Management, Faculty of Natural Resources and Environment, Science and Research Branch, Islamic Azad University, Tehran, Iran) ,  Zehtabiyan Gholam Reza (Department of Reclamation of Arid and Mountainous Regions, University of Tehran, Karaj, Iran)
資料名： Physics and Chemistry of the Earth  (Physics and Chemistry of the Earth)
巻： 114  ページ： Null  発行年： 2019年 
JST資料番号： H0452B  ISSN： 1474-7065  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： オランダ (NLD)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 過去数十年にわたって,気候変動は産業活動,温室効果ガス排出量およびCO2レベルの増加により増加してきた。この変化は,水資源管理に影響を及ぼし,したがって,流域上流から流入する水の量は毎年変換され,水資源管理は表面流出,水,洪水および干ばつに対して困難になった。この問題は,研究地域(Kan流域)がテヘランのような都市流域の上流にあるときにより深刻になり,そこでは水資源に関する気候変動研究が非常に重要である。本研究において,統計的ダウンスケーリングモデル(SDSM)を用いて,CanESM2カナダ一般循環モデル(GCM)のデータを,代表的集中経路(RCP)2.6,RCP4.5,およびRCP8.5の下でダウンスケールした。気候変動を研究するために,人工ニューラルネットワーク(ANN)とIHACRESモデルを2010~2040の期間にわたって使用した。研究結果は,温度が2006~2100(0.8~5.6°C°)の上昇期に増加し,最高温度変化が冬と夏に関連することを示した。上昇期の降水量は年平均で増加傾向を示すが,一般に4~55%降水量は増加傾向を示すと言うことができる。RCP2.6,RCP4.5およびRCP8.5下での2010~2040年の上昇期の流出量は,ANNモデルでは-4,26および-2%,IHACRESモデルではそれぞれ26,28および33%であった。Copyright 2020 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 大気大循環モデル ,  カナダ ,  二酸化炭素 ,  *気候変動 ,  干ばつ ,  温度変動 ,  都市流域 ,  表面流出 ,  流出量 ,  温室効果ガス排出量 ,  ニューラルネットワーク ,  流域 ,  洪水 ,  水資源 ,  降水量

著者キーワード (5件)： 人工神経回路網 ,  気候変動 ,  IHACRES ,  RCPシナリオ ,  SDSM

分類 (4件)： 採油,採ガス一般  (UA10010K) ,  水資源  (RC11020F) ,  土圧,土の動的性質,地盤の応力と変形  (RA03060A) ,  対流圏・成層圏の地球化学  (DD01020P)

タイトルに関連する用語 (6件)： 地表 ,  流出 ,  統計的ダウンスケーリング ,  水文モデリング ,  気候変動の影響 ,  評価