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J-GLOBAL ID：202002269497649112   整理番号：20A0225672

大気大循環モデルによる中央ヒマラヤの季節的降雨予報スキル【JST・京大機械翻訳】

Seasonal rainfall forecast skill over Central Himalaya with an atmospheric general circulation model

著者 (3件)： Joshi Sneh (Centre for Atmospheric Sciences, Indian Institute of Technology, New Delhi, India) ,  Gouda K. C. (CSIR Fourth Paradigm Institute, Bangalore, India) ,  Goswami Prashant (Institute of Frontier Science and Applications, Bangalore 560037, India)
資料名： Theoretical and Applied Climatology  (Theoretical and Applied Climatology)
巻： 139  号： 1-2  ページ： 237-250  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： 地域規模でのモンスーンの季節予報は多くの応用にとって重要であるが,全インド規模でのスキルがまだ適切ではないので,ほとんど試みられていない。しかし,全インドの季節的モンスーン降雨に対する予測スキルの評価の従来のアプローチは,モデル性能がより空間的に均一であることを暗黙的に仮定している。しかし,気候的に多様な地域(大きい緯度範囲を持つ)において,モデルスキルは地理的位置に依存している可能性がある。特に,ヒマラヤ地域のような大きな地形を持つ土地ロック地域上では,固有の動力学が年年変動において支配的な役割を果たしている可能性がある。これは,SSTを通してのより低い境界強制における年年変動のないGCMでも,かなりのスキルを生み出す可能性があることを意味する。全インド規模で既に検証されている大気GCMによる複数の初期条件を持つ1980~2003年の期間に対するシミュレーションに基づいてこの仮説を調べた。季節予報の多重スケール検証を,多重供給源観測による中央ヒマラヤ上の観測所スケールに対する地域(Uttarakhand)で実施した。著者らの仮説および大気GCMによる実現可能な予報スキルに従って,気候学的毎月のSSTを用いてシミュレーションを行った。地域(Uttarakhand)スケールでは,複合観測とアンサンブルシミュレーションにおける年年変動は99%の有意水準で相関し,位相同期は約75%であった。ステーション規模では,特にグリッド化観測に関して,スキルは自明ではないことが分かった。したがって,著者らの結果は,特定の地理的位置における地域規模での季節予測のための有効な方法論を提供する。Copyright 2019 Springer-Verlag GmbH Austria, part of Springer Nature Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： 地理学 ,  モンスーン ,  気候 ,  気候学 ,  ヒマラヤ ,  インド ,  年年変動 ,  土地 ,  *大気大循環モデル ,  位相同期 ,  初期条件 ,  多重化 ,  緯度 ,  *降雨
準シソーラス用語： 季節予報 , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 気候学,気候変動  (DC05140T) ,  気象学一般  (DC05010D) ,  局地循環,気流  (DC05090N)

タイトルに関連する用語 (5件)： 大気大循環モデル ,  ヒマラヤ ,  季節 ,  降雨予報 ,  スキル