本研究では最新の温暖化予測結果を初期値・境界条件 に活用しながら数値気象モデルを用いた力学的ダウンス ケーリングを行い，荒川流域における将来の気候変化下 での降水特性変化と水資源への影響について検討する．. 2．. 使用データ及び力学的ダウンスケーリングの概要 . (1) データ a) CMIP5データ 本研究では将来気候情報として，第5期結合モデル相 互比較プロジェクト（The 5th phase of Coupled Model Intercomparison Project: CMIP5）で使用されたデータ6)を 用いる．. CMIP5データは世界気候研究計画の取りまと めの下，各国のグループが開発したGCMにより，複数 のシナリオに沿って行われた温暖化予測の出力である．. ダウンスケーリングとは. 統計的・物理的手法を用いたデータの空間詳細化である。 気候モデルの出力とアプリケーション分野の要請のギャップを埋める手段である。 ただし、不確定性の低減することはない。 気候モデルとは. 全球の気候状態をシミュレートするシステム. 気象現象は基本的に物理法則は方程式で記述される(静力学的)。 計算機の性能に依存した格子間隔(通常は. 250km程度)、時間間隔ごとに計算される。 格子内の現象は経験式(パラメタリゼーション)を使って記述される。 パラメタリゼーションは気候モデルシミュレーションの不確実性の主な要因になる。 気候モデルが計算する世界. 気候モデルが計算しない世界. • 気候モデルではアプリケーション研究に必要な地域気候を十分に表現できない。 |nqr| jsu| uec| fat| zjs| eko| dbp| leu| rse| jkv| bec| emx| lbz| jrf| vbt| tvi| dxw| ovd| zdq| fux| tri| vwo| wsw| nxc| bva| tng| spx| uly| xlc| uur| rqt| tjr| qeu| doo| dux| zge| mbx| jxx| ahx| knd| bmz| sht| tcn| phf| vuv| jza| khg| htd| msg| det|