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CMIP6をベースにしたCDFDM手法による日本域バイアス補正気候シナリオデータ

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本データセットは日本域1kmのバイアス補正気候シナリオである。CMIP6の5GCM(MIROC6, MRI-ESM2-0, ACCESS-CM2, IPSL-CM6A-LR, MPI-ESM1-2-HR)について、historicalデータ、SSP1-RCP2.6, SSP2-RCP4.5, SSP5-RCP8.5シナリオのデータを用いた。バイアス補正手法としては Iizumi et al. (2010; 2011; 2012; 2014; 2017) を改良したものを適用した。この手法はノンパラメトリックな手法であり、誤差の検出・補正は月ごとの累積密度関数上で行われる。1900年から2100年までの8変数(日最低・最高・平均気温、降水量、全天日射量、下向き長波放射、風速、相対湿度)についての日データが利用可能である。

概要

作成者
データ公開日
2021/05/01
データ提供期間
1900/01/01 - 2100/12/31
データ提供機関
国立研究開発法人 国立環境研究所
Email: cgerdb_admin(at)nies.go.jp
DOI
ファイル形式
データ容量
~1.5 TB
バージョン
Ver.1 (最終更新日: 2021/05/01)
データセットの言語
英語

データセット

項目
日最低・最高・平均気温(度)、降水量(mm/day)、全天日射量(MJ/m2/day)、風速(m/s)、相対湿度(%)、下向き長波放射量(MJ/m2/day)
ドメイン
日本(東経122-146度、北緯24-46度、陸上のみ)
時間分解能
1日
空間分解能
1 x 1 km
計算方法
改良したCDFDM法を用いたバイアス補正を行った。39年分のデータを用いて月ごとに累積密度関数を構築した。モデル誤差を定義する基準期間として、1980-2018年の観測値を用いた。GCMに関しては、historical runから1980-2014年を、SSP585 runから2015-2018年を利用した。観測値としてメッシュ農業気象データ(大野ら, 2016)を使用した。すべてのGCM出力はグレゴリオ暦である。日平均、日最高、日最低気温と下向き長波放射についてはGCMの線形トレンドを保存する。
キーワード
【GCMD_Platform】
Models/Analyses > Climate Models
【GCMD_Science】
Atmosphere > Atmospheric Temperature > Surface Air Temperature
Atmosphere > Precipitation > Precipitation Amount
【自由記述】
気候シナリオ、CMIP6、バイアス補正、CDFDM、影響評価
更新履歴
【2021/05/01】
データを公開。Ver.1。

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石崎 紀子, 2021: CMIP6をベースにしたCDFDM手法による日本域バイアス補正気候シナリオデータ, Ver.x*1, 国立環境研究所, doi:10.17595/20210501.001. (参照*2: YYYY/MM/DD)
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