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J-GLOBAL ID：202202237945045599   整理番号：22A0703089

観測制約による気候モデルの乾燥度指数シミュレーションに関するBias補正【JST・京大機械翻訳】

Bias-corrections on aridity index simulations of climate models by observational constraints

著者 (8件)： Yu Haipeng (Key Laboratory of Land Surface Process and Climate Change in Cold and Arid Regions, Northwest Institute of Eco-Environment and Resources, Chinese Academy of Sciences, Lanzhou, China) ,  Yu Haipeng (Key Open Laboratory of Arid Climate Change and Disaster Reduction of CMA, Key Laboratory of Arid Climate Change and Reducing Disaster of Gansu Province, Institute of Arid Meteorology, China Meteorological Administration, Lanzhou, China) ,  Zhang Qiang (Key Open Laboratory of Arid Climate Change and Disaster Reduction of CMA, Key Laboratory of Arid Climate Change and Reducing Disaster of Gansu Province, Institute of Arid Meteorology, China Meteorological Administration, Lanzhou, China) ,  Wei Yun (Key Laboratory for Semi-Arid Climate Change of the Ministry of Education, College of Atmospheric Sciences, Lanzhou University, Lanzhou, China) ,  Liu Chenxi (Key Laboratory for Semi-Arid Climate Change of the Ministry of Education, College of Atmospheric Sciences, Lanzhou University, Lanzhou, China) ,  Ren Yu (Key Laboratory for Semi-Arid Climate Change of the Ministry of Education, College of Atmospheric Sciences, Lanzhou University, Lanzhou, China) ,  Yue Ping (Key Open Laboratory of Arid Climate Change and Disaster Reduction of CMA, Key Laboratory of Arid Climate Change and Reducing Disaster of Gansu Province, Institute of Arid Meteorology, China Meteorological Administration, Lanzhou, China) ,  Zhou Jie (Key Laboratory for Semi-Arid Climate Change of the Ministry of Education, College of Atmospheric Sciences, Lanzhou University, Lanzhou, China)
資料名： International Journal of Climatology  (International Journal of Climatology)
巻： 42  号： 2  ページ： 889-907  発行年： 2022年 
JST資料番号： E0905A  ISSN： 0899-8418  CODEN： IJCLEU  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： 乗り度指数(AI)は,大気-土地インタフェイスに関する給水と水需要の間の釣合を示した。連続改善にもかかわらず,結合気候モデルは,時間的および空間的変動性に関してAIをシミュレートする際に,まだ重要な系統的誤差を持つ。バイアス補正シミュレーションへのアプローチの一つは,経験的直交関数(EOF)を利用することによって,歴史的観察とモデル出力の間の線形関係を抽出することである。本研究では,観測制約によるアンサンブルEOFベースバイアス補正の方法論を,以前のバイアス補正手法に基づいて開発し,感度試験による先導モードの最適組合せの探索と最適メンバーのアンサンブル平均によるある補正の置換に関する改良を行った。検証において,結合モデル相互比較プロジェクトフェーズ5(CMIP5-EM)のアンサンブル平均は,CPC/GLDAS観測に対してバイアス補正され,抽出された主導モードは,内部気候変動との高い相関を示す。歴史的期間(1948~2005年)にわたる事後予報の交差検証と事後独立検証によって,アンサンブルEOFベースバイアス補正は,異常相関と二乗平均平方根誤差によって示されるように,系統的バイアス補正後のCMIP5-EMと比較して,空間パターンをより良く提示することができた。また,検証は,異なる乾燥地地域の乾燥性の時間的変動が観測におけるそれに非常に近いことを示し,乾燥地サブタイプ変化がバイアス補正によって著しく改善されることを示した。さらに,UDel/CRUの別の観察データセットを適用して,異なるデータセットの不確実性を評価し,スキルスコアの改善がロバストであった。上記の結果は,アンサンブルEOFベースのバイアス補正が,気候モデルによるグローバル乾燥性変化を評価し,予測するためのより良い参照を提供することを検証した。Copyright 2022 Wiley Publishing Japan K.K. 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 ,  不確実性 ,  水需要 ,  相関 ,  気候変動 ,  大気 ,  土地 ,  方法論 ,  釣合 ,  *気候モデル ,  モード ,  ロバスト性 ,  乾燥地帯 ,  感受性試験
準シソーラス用語： バイアス補正 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 乾燥性 ,  バイアス補正 ,  CMIP5 ,  EOF ,  観測的制約

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

タイトルに関連する用語 (6件)： 観測 ,  制約 ,  気候モデル ,  乾燥度 ,  指数 ,  シミュレーション