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J-GLOBAL ID：202202255958493552   整理番号：22A0950897

雪崩傾向地域における北西ヒマラヤ上の多点統計ダウンスケーリングアプローチの適用【JST・京大機械翻訳】

An application of multiple-point statistics downscaling approach over North-West Himalayas in avalanche-prone areas

著者 (2件)： Singhal Akshay (Indian Institute of Science Education and Research Bhopal, Bhopal, Madhya Pradesh, India) ,  Jha Sanjeev K. (Indian Institute of Science Education and Research Bhopal, Bhopal, Madhya Pradesh, India)
資料名： International Journal of Climatology  (International Journal of Climatology)
巻： 42  号： 3  ページ： 1902-1921  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： ヒマラヤ地域の微細空間分解能での気象データは,雪崩のような様々な水文事象を評価するために重要である。近年,国家機関は,この地域における気象研究と予報(WRF)モデルの使用を探査している。ヒマラヤ地域の微細空間グリッドによるWRFモデルの確立は,大きな地形変動と関連する計算コストのために挑戦的である。本研究では,高アジア再定義解析(HAR)データセットを用いて,粗粒および微細空間グリッドの両者で2001~2012年の事後予報データを用いて,多重Point統計(MPS)に基づくダウンスケーリング手法を構築した。気象,位置,地形および植生のような様々な環境要因に属する研究において,合計11の共変量を用いた。2013年の降水と気温の多重実現を作成した。MPSモデルの有効性を,61×61格子から成るグリッドボックスにおいて,10の地区と雪崩と極端な降水事象の傾向があるサイトでテストした。結果は,ダウンスケール析出と温度には妥当な精度があることを示した。平均月平均平方根誤差と平均絶対誤差値は,それぞれ2.87~8.0mmと1.45~3.27mmの間の降水範囲であった。温度については,誤差統計範囲は,それぞれ,0.65~1.13Kと0.51~0.83Kであった。全体として,本研究は,MPSが多重地理的位置にわたって信頼できる微細解像度気象情報を生成するための有効なツールであり,北西ヒマラヤの多様な課題を克服することを示した。さらに,点位置で一貫した微細解像度気象データを提供できる。このようなデータは,ヒマラヤにおける雪崩予測のような水文研究に対して非常に敏感である。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： 気温 ,  *降水 ,  気象 ,  植生 ,  予報 ,  気象情報 ,  気象データ ,  地理学 ,  多重化 ,  地形 ,  ヒマラヤ ,  地域
準シソーラス用語： 環境要因 ,  ダウンスケーリング ,  計算コスト , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (7件)： 雪崩 ,  高アジア精製分析 ,  ヒマラヤ ,  多点統計 ,  降水 ,  統計的ダウンスケーリング ,  温度

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 (6件)： 雪崩 ,  傾向 ,  地域 ,  ヒマラヤ ,  統計 ,  ダウンスケーリング