文献

J-GLOBAL ID：201702234321816850   整理番号：17A0470868

多重動的にダウンスケールしたデータを用いて推定した北日本の山岳域における積雪の地球温暖化応答【Powered by NICT】

Global warming response of snowpack at mountain range in northern Japan estimated using multiple dynamically downscaled data

著者 (4件)： Katsuyama Yuta (Graduate School of Science, Hokkaido University, Rigaku 8th bldg., N10W8, Sapporo 0600810, Japan) ,  Inatsu Masaru (Faculty of Science, Hokkaido University, Rigaku 8th bldg., N10W8, Sapporo 0600810, Japan) ,  Nakamura Kazuki (National Research Institute for Earth Science and Disaster Resilience, 3-1, Tennodai, Tsukuba, Ibaraki 3050006, Japan) ,  Matoba Sumito (Pan-Okhotsk Rersearch Center, Institute of Low Temperature Science, Hokkaido University, N19W8, Sapporo 0600819, Japan)
資料名： Cold Regions Science and Technology  (Cold Regions Science and Technology)
巻： 136  ページ： 62-71  発行年： 2017年 
JST資料番号： A0504B  ISSN： 0165-232X  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)

抄録/ポイント： 積雪地球温暖化への応答と共に複数の大気大循環モデル(GCMs)の組合せ,単一の地域大気モデルと一次元多層積雪モデルを用いて積雪変化の不確実性を推定した。標的部位はKutchan山Annupuri,北海道,日本である。全球平均温度は現状から2K増加したとき積雪モデルの強制は10年における現在の気候とGCMのためのGCMsからの動的にダウンスケールしたデータから得た。結果は,地球温暖化は冬季の月平均積雪深を減少させるであろうことを示した。他の顕著な特徴は,雪アブレーション期間の初期の最大不確実性20cmの60cmの積雪深の減少,か月以前の積雪深ピークの発生,および初期の季節における溶融型が支配的である。全積雪層の溶融形態の比は積雪消耗期間前にほとんど不確実性と共に増加した。霜の比は大きくは変わらない,空気温度が上昇する。積雪評価における不確実性も議論した。Copyright 2017 Elsevier B.V., Amsterdam. All rights reserved. Translated from English into Japanese by JST.【Powered by NICT】

シソーラス用語： 霜 ,  平均気温 ,  大気大循環モデル ,  不確実性 ,  *山岳 ,  気温 ,  気候 ,  大気モデル ,  北海道 ,  *積雪 ,  モデリング ,  冬 ,  *地球温暖化
準シソーラス用語： *雪 ,  積雪深さ , 【Automatic Indexing@JST】

著者キーワード (4件)： 積雪モデル化 ,  積雪変化 ,  雪型は変化させる ,  不確実性

分類 (1件)： 雪氷学  (DC08000N)

タイトルに関連する用語 (8件)： 多重 ,  スケール ,  推定 ,  北日本 ,  山岳 ,  積雪 ,  地球温暖化 ,  応答