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J-GLOBAL ID：202202231289101141   整理番号：22A0691651

時空確率雲と惑星規模循環による理想化気候シミュレーションの枠組み【JST・京大機械翻訳】

Framework for idealized climate simulations with spatiotemporal stochastic clouds and planetary-scale circulations

著者 (3件)： Huang Tianhong (University of Wisconsin-Madison Madison, Wisconsin 53706, USA) ,  Stechmann Samuel N. (University of Wisconsin-Madison Madison, Wisconsin 53706, USA) ,  Torchinsky Jason L. (University of Wisconsin-Madison Madison, Wisconsin 53706, USA)
資料名： Physical Review Fluids  (Physical Review Fluids)
巻： 7  号： 1  ページ： 010502  発行年： 2022年 
JST資料番号： W3689A  ISSN： 2469-990X  資料種別： 逐次刊行物 (A)
記事区分： 原著論文  発行国： アメリカ合衆国 (USA)  言語： 英語 (EN)

抄録/ポイント： 気候予測において,雲は不確実性の主要源である。これは部分的に,地球全体にわたる気候の流体力学をシミュレートするため,大きな格子間隔を使用すべきで,雲は分解特徴よりむしろサブグリッドスケールパラメータ化である。ここでは,いくつかの雲がサブグリッドスケールではないように,[数式:原文を参照]または[数式:原文を参照]のより細かい格子間隔を有するフレームワークを検討した。代わりに,雲は数値格子上で進化した。この雲発展は確率的モデリングを用いて達成される。したがって,雲循環の完全流体動力学がまだ解決されないという意味でフレームワークを理想化し,単純化垂直構造を使用した。それにもかかわらず,流体力学モデルは,サイズ,形状,寿命,および地域カバレッジにおいて相互作用的に調整する進化する雲を含む。さらに,異なる雲タイプは,深い対流雲と浅い積雲や層雲のような境界層雲を含む気候系における異なる役割を含む。理想化された気候システムの他の基本的側面は,惑星規模の循環(例えば,Walker循環)と放射である。これらの成分(進化雲,惑星規模循環,放射)により,このフレームワークは,個々の雲の双方向雲放射フィードバックによる気候変動の理想化調査の可能性を有する。ここでは,モデル方程式の定式化を示し,数値シミュレーションによりモデルダイナミックスと気候変動を説明した。Copyright 2022 The American Physical Society All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】

シソーラス用語： *シミュレーション ,  相互作用 ,  *惑星 ,  流体力学 ,  簡素化 ,  不確実性 ,  *雲 ,  地球 ,  *気候 ,  気候変動 ,  フィードバック ,  非粘性流体 ,  モデル ,  定式化
準シソーラス用語： 数値シミュレーション ,  *気候シミュレーション , 【Automatic Indexing@JST】

分類 (3件)： 雲と降水の微物理  (DC05110M) ,  天気予報  (DC05020O) ,  気候学,気候変動  (DC05140T)

タイトルに関連する用語 (8件)： 時空 ,  確率 ,  雲 ,  惑星 ,  規模 ,  循環 ,  気候シミュレーション ,  枠組み