抄録/ポイント：
抄録/ポイント
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将来の水力発電生産の推定における不確実性の定量化は,直接あるいは間接的にインドのエネルギーセキュリティ,計画,および管理に影響する。大気過程のカオスおよび非線形特性は,気候変数の将来の予測のために,かなりの内部気候変動(ICV)をもたらす。多重初期条件アンサンブル(MICE)とマルチモデルアンサンブル(MME)は,降水と温度におけるICVとモデル不確実性の役割を解析するためにしばしば用いられる。しかし,水力生産を含む影響変数に対する内部変動の役割の定量化に焦点を当てた研究は限られている。本研究では,CMIP6からのEC-Earth3とMMEのMICEを用いて,インドの3つの顕著な水力発電所に関するICVとモデルの不確実性の役割を分析した。著者らは,4つの期間,歴史的,近,中期,および遠方の変数浸透容量水文モデルを用いて,すべてのアンサンブルに対する河川流量予測を推定した。貯水池で利用可能な月別放出と水頭を用いて発生する最大水力発電を推定した。また,水力発電におけるバイアス補正の役割を分析した。結果は,ICVがモンスーンと年間を通して河川流と水力推定をそれぞれ推定する際に重要な役割を果たすことを示した。モデルの不確実性は,河川流と潜在的水力の推定においてICVよりも全不確実性に寄与する。しかし,ICVは長期に向かって増加している。また,バイアス補正は河川流量を推定する内部変動を保存しないことを示した。推定河川流に対する不確実性の増加があるが,平均水力発電は,MMEよりもMICEに対して,2月から5月までの遠方に向かって減少を示す。結果は,気候シナリオの変化における電力セキュリティに取り組むための内部変動による不確実性を組み込む必要性を示唆した。【JST・京大機械翻訳】
