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J-GLOBAL ID:202202288909693063   整理番号:22A0435629

水文-イネ成長モデルの組合せによるカンボジアにおける天水米生産の気候変動影響評価のためのGCM関連不確実性の定量化【JST・京大機械翻訳】

Quantifying the GCM-related uncertainty for climate change impact assessment of rainfed rice production in Cambodia by a combined hydrologic - rice growth model
著者 (5件):
資料名:
巻: 464  ページ: Null  発行年: 2022年 
JST資料番号: A0605B  ISSN: 0304-3800  資料種別: 逐次刊行物 (A)
記事区分: 原著論文  発行国: オランダ (NLD)  言語: 英語 (EN)
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農業に対する気候変動の影響は地球規模の食料安全保障にとって大きな関心事である。本研究では,Cambodiaのグラナリーにおける天水稲生産に対する気候変動の影響を,作物モデルと流域規模分布水文モデルから成る複合モデルを開発して適用することにより,流域規模で調べた。土壌-水アベイラビリティに対するイネ生産の応答を過去(1981~2000)と将来(2041~2060,2081~2100)期間についてシミュレートした。結合モデル相互比較プロジェクトフェーズ5(CMIP5)に参加した34の一般循環モデル(GCMs)から,5つのGCMsを,過去の毎月の降雨を評価することによって選択した。年間降雨量は5つの選択したGCMによって増加すると予測されたが,天水稲生産における顕著な減少は3つのGCMで予測され,一方,小さな変化は他の2つのGCMで予測された。将来のイネ生産を制限する主な要因は土壌水アベイラビリティであり,降雨の季節的分布における予測変化および初期モンスーン季節におけるより厳しい乾燥胞子の投影によってもたらされた。結果は,イネ作物モデルに対するGCMの選択とバイアス補正の重要性と,天水稲生産の評価に対する流域規模での土壌水流のシミュレーションの重要性を示唆する。特に,イネ植物成長の時間スケール内に適合する年間または季節期間よりも短期間にわたる降雨量の予測の改善が重要なことが示唆された。Copyright 2022 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【JST・京大機械翻訳】
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, 【Automatic Indexing@JST】
分類 (3件):
分類
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気候学,気候変動  ,  環境問題  ,  水文学一般 
タイトルに関連する用語 (13件):
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