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J-GLOBAL ID：202202284095052774   整理番号：22A0982167

肥満指数を用いたインドの日降水量確率分布のテール挙動の特性化【JST・京大機械翻訳】

Characterizing the tail behaviour of daily precipitation probability distributions over India using the obesity index

著者 (2件)： Gupta Neha (Department of Civil Engineering, Indian Institute of Technology, Ropar, India) ,  Chavan Sagar Rohidas (Department of Civil Engineering, Indian Institute of Technology, Ropar, India)
資料名： International Journal of Climatology  (International Journal of Climatology)
巻： 42  号： 4  ページ： 2543-2565  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： 極端な降水事象は,毎日の降水データの確率分布の上部分にあり,すなわち,尾部である。テール挙動に依存して,様々な確率分布を,重尾および光尾分布に分配した。重尾は,軽尾よりも急速にゼロに近づく傾向があり,極端な降水事象の発生頻度が高い。極端な降水の予測は,どのように分布テールをモデル化するかに依存する。テイル挙動は,閾値ベースのフィッティングアプローチと同様にグラフィカルにより研究できる。しかしながら,グラフィカル法は時間がかかり,2つの分布間の定量的比較を提供しないが,閾値ベースのアプローチは,テールの境界決定のための最適な閾値の選択における曖昧性のような限界を持つ。本稿は,インドの歴史的(1951~2004年)と将来(2006~2099年)の分解能で,1日グリッドの降水データの確率分布を,日光と重尾に決定するための,単純な経験的指標,すなわち「都市指数」(OB)の有用性を評価した。OBベースのアプローチは,テイルを分離するための閾値を仮定することなく,分布テールの he度を定量的に診断できる使いやすい経験的アプローチである。日降水量の将来予測を,座標地域気候ダウンスケーリング実験のダウンスケーリングシミュレーションによって得た。続いて,OBに基づくアプローチとNeranzakiとPapalexiouらによる閾値に基づくアプローチの比較分析を行った。最後に,OBベース手法の適用を,インド気象サブ分割における日降水量を特性化するために拡張した。さらに,格子の上昇に対するOBの依存性を調べた。結果は,インドの日降水量の表示における重尾分布の適用性を示し,尾の挙動を評価するための良好な代替診断ツールとしてのOBベースのアプローチを示唆した。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 ,  *降水 ,  気象 ,  分解能 ,  *確率分布 ,  都市 ,  インド ,  太陽光 ,  適応性 ,  キャラクタリゼーション ,  曖昧さ ,  ボディマスインデックス
準シソーラス用語： ダウンスケーリング ,  比較分析 ,  *日雨量 , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (5件)： 極端な降水 ,  ヘビーテール分布 ,  インドの気象区分 ,  光尾分布 ,  肥満指数

分類 (1件)： 気候学,気候変動  (DC05140T)

タイトルに関連する用語 (7件)： 肥満指数 ,  インド ,  日降水量 ,  確率分布 ,  テール ,  挙動 ,  特性化