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J-GLOBAL ID：202102247905131650   整理番号：21A0042559

CORDEX東アジアにおける10のサブ領域上の気温変化のBias補正とアンサンブル射影【JST・京大機械翻訳】

Bias Correction and Ensemble Projections of Temperature Changes over Ten Subregions in CORDEX East Asia

著者 (7件)： Chenwei SHEN (STATE KEY LABORATORY OF EARTH SURFACE PROCESSES AND RESOURCE ECOLOGY, FACULTY OF GEOGRAPHICAL SCIENCE, BEIJING NORMAL UNIVERSITY, BEIJING 100875, CHINA) ,  Qingyun DUAN (STATE KEY LABORATORY OF EARTH SURFACE PROCESSES AND RESOURCE ECOLOGY, FACULTY OF GEOGRAPHICAL SCIENCE, BEIJING NORMAL UNIVERSITY, BEIJING 100875, CHINA) ,  Chiyuan MIAO (STATE KEY LABORATORY OF EARTH SURFACE PROCESSES AND RESOURCE ECOLOGY, FACULTY OF GEOGRAPHICAL SCIENCE, BEIJING NORMAL UNIVERSITY, BEIJING 100875, CHINA) ,  Chang XING (STATE KEY LABORATORY OF EARTH SURFACE PROCESSES AND RESOURCE ECOLOGY, FACULTY OF GEOGRAPHICAL SCIENCE, BEIJING NORMAL UNIVERSITY, BEIJING 100875, CHINA) ,  Xuewei FAN (STATE KEY LABORATORY OF EARTH SURFACE PROCESSES AND RESOURCE ECOLOGY, FACULTY OF GEOGRAPHICAL SCIENCE, BEIJING NORMAL UNIVERSITY, BEIJING 100875, CHINA) ,  Yi WU (STATE KEY LABORATORY OF EARTH SURFACE PROCESSES AND RESOURCE ECOLOGY, FACULTY OF GEOGRAPHICAL SCIENCE, BEIJING NORMAL UNIVERSITY, BEIJING 100875, CHINA) ,  Jingya HAN (STATE KEY LABORATORY OF EARTH SURFACE PROCESSES AND RESOURCE ECOLOGY, FACULTY OF GEOGRAPHICAL SCIENCE, BEIJING NORMAL UNIVERSITY, BEIJING 100875, CHINA)
資料名： Advances in Atmospheric Sciences  (Advances in Atmospheric Sciences)
巻： 37  号： 11  ページ： 1191-1210  発行年： 2020年 
JST資料番号： C2557A  ISSN： 0256-1530  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： 中国 (CHN)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 座標地域ダウンスケーリング実験(CORDEX)に参加した地域気候モデル(RCM)は,異なる排出シナリオの下で特定の地域の詳細な気候変動情報を提供するために広く使用されている。本研究では,東アジアの歴史的(1980’2005)温度シミュレーションにおける3つの一般的バイアス補正法と2つのマルチモデル平均化法の影響を評価した。代表的濃度経路(RCP)4.5および8.5シナリオの下での将来の(2006’49)温度傾向を,最適バイアス補正およびアンサンブル平均化法に基づいて予測した。結果は以下のことを示した。(1)運転グローバル気候モデルとRCMは,年間平均温度の空間パターンを捉えることができるが,ほとんどの地域,特にチベット高原地域では寒冷バイアスを持つ。(2)すべてのバイアス補正方法は,シミュレーションバイアスを著しく減少することができた。分位マッピング法は,すべてのRCMにおいて他のバイアス補正法よりも優れており,59.8%(HadGEM3-RA),63.2%(MM5),51.3%(RegCM),80.7%(YSU-RCM)および62.0%(WRF)に達する5つのRCMに対する二乗平均平方根誤差の最大相対減少を有した。(3)Bayesモデル平均化(BMA)法は,バイアス補正結果の不確実性を狭める際に,単純なマルチモデル平均化(SMA)法より優れている。空間相関係数に対して,BMA法の改良率は,個々のRCMと比較して,10のサブ領域にわたって,2%から31%の範囲であった。(4)温度予測では,RCP8.5シナリオの下で全領域にわたって1.2~3.5°Cの範囲で温暖化が顕著であった。5)分位マッピング法は,66%と94%の間のすべてのサブ領域にわたって不確実性を減少する。Data from Wanfang. Translated by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： シミュレーション ,  写像 ,  不確実性 ,  相関係数 ,  *気温変化 ,  気候変動 ,  気候モデル ,  平均気温 ,  バイアス ,  *射影 ,  温暖化
準シソーラス用語： チベット高原 ,  MM5 ,  バイアス補正 ,  地域気候モデル , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (2件)： 気候学,気候変動  (DC05140T) ,  天気予報  (DC05020O)

タイトルに関連する用語 (5件)： 東アジア ,  サブ ,  気温変化 ,  アンサンブル ,  射影