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J-GLOBAL ID：202002272464011063   整理番号：20A2476524

新しい月間ハイブリッドバイアス補正技法と概念的モデリングフレームワークを用いた大規模インド河川流域の河川流レジームに対する気候変動の影響【JST・京大機械翻訳】

Impact of climate change on streamflow regime of a large Indian river basin using a novel monthly hybrid bias correction technique and a conceptual modeling framework

著者 (10件)： Bisht Deepak Singh (Department of Agricultural and Food Engineering, Indian Institute of Technology Kharagpur, Kharagpur, India) ,  Bisht Deepak Singh (Western Himalayan Regional Centre - Jammu, National Institute of Hydrology, India) ,  Mohite Archana R. (Department of Agricultural and Food Engineering, Indian Institute of Technology Kharagpur, Kharagpur, India) ,  Jena Prachi Pratyasha (Odisha University of Agriculture and Technology, Bhubaneshwar, India) ,  Khatun Amina (Department of Agricultural and Food Engineering, Indian Institute of Technology Kharagpur, Kharagpur, India) ,  Chatterjee Chandranath (Department of Agricultural and Food Engineering, Indian Institute of Technology Kharagpur, Kharagpur, India) ,  Raghuwanshi Narendra Singh (Department of Agricultural and Food Engineering, Indian Institute of Technology Kharagpur, Kharagpur, India) ,  Raghuwanshi Narendra Singh (Maulana Azad National Institute of Technology, Bhopal, India) ,  Singh Rajendra (Department of Agricultural and Food Engineering, Indian Institute of Technology Kharagpur, Kharagpur, India) ,  Sahoo Bhabagrahi (School of Water Resources, Indian Institute of Technology Kharagpur, Kharagpur, India)
資料名： Journal of Hydrology  (Journal of Hydrology)
巻： 590  ページ： Null  発行年： 2020年 
JST資料番号： C0584A  ISSN： 0022-1694  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： 本研究は,CMIP5モデルから得られた予測気候シナリオにおけるMahanadi川流域(MRB)の河川流況に対する気候変動の影響を分析する。合計9つの全球気候モデル(GCMs)からの投影を利用した。統合MIKE 11 NAM-HD,概念的水文モデルを採用して,それぞれ上部Mahanadi川流域(UMRB)と中部Mahanadi川流域(MMRB)のHirakudとMundali gaugingサイトでの河川流をシミュレートした。予測シナリオの河川流況を生成する前に,GCM模擬降水と温度は,インド気象省(IMD)観測格子降水と温度データセットを用いてバイアス補正された。降水は,4つの異なる手法,即ち,季節,ハイブリッド,月毎の非ハイブリッド,および毎月のハイブリッドアプローチを採用した分位マッピング技術を用いて補正した。ハイブリッドアプローチは,一般化極値(GEV)分布を用いて極端な降雨を明示的に補正し,一方,ガンマ分布は通常の降雨に対して使用された。温度データを,月毎の時系列を用いて日ベースでGauss分布を用いて補正した。L-モーメントベース周波数解析法を用いて,観測およびバイアス補正投影時系列の50年再現期間降雨を推定し,極端な事象を修正する際のバイアス補正法の有効性を評価した。毎月のハイブリッドアプローチはUMRBとMMRBの両方にわたって降雨気候学を解決し,極端な降雨補正のスキルを改善した。しかし,月毎の非ハイブリッドアプローチは,最も高い精度で降雨の季節サイクルを作り出したが,それは極値を修正するのに不十分であった。予測気候シナリオの下で,平均年間降雨量はBCC-CSM1.1(m),HadGEM2-AO,GFDL-CM3,およびIPSL-CM5A-LRに対して増加することが見出され,一方,他のGCMは歴史的期間(1976~2005)の平均状態と比較して混合信号を示した。予測された気候における河川流況は,同定されたGCMからシミュレートした河川流のアンサンブル平均を用いて分析された。平均月間河川流量は,世紀の終わりに向かって増加し,すなわち,2070~2099と定義された遠tureで,全体的に増加することがわかった。毎日の高流量(5%と10%の超過確率で定義)は,遠未来のそれらの大きさと頻度で増加することがわかったが,低流量(90%と95%超過確率で定義)の発生は,投影気候の下で主に減少することがわかった。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： 降雨 ,  降水 ,  流量 ,  *気候 ,  *河川 ,  *流域 ,  *気候変動 ,  *河川流 ,  水文モデル ,  *河川流域
準シソーラス用語： 超過確率 ,  河川流量 ,  流況 ,  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)： Mahanadi ,  気候変動 ,  ストリームフロー ,  CMIP5 ,  Bias補正

分類 (2件)： 気候学,気候変動  (DC05140T) ,  流出解析  (DC07030N)

タイトルに関連する用語 (9件)： バイアス補正 ,  技法 ,  モデリング ,  フレームワーク ,  大規模 ,  インド ,  河川流域 ,  河川流 ,  気候変動の影響