気候予測情報の空間詳細化と高度化に関する研究（令和 5年度）
Development of statistical downscaling method for advanced regional climate scenario

研究概要

気候変動の影響評価や適応策の立案に使われる気候予測情報の高度化を目的とした、統計解析手法による新たなダウンスケーリング手法の開発とプロダクト創出

研究の性格

• 主たるもの：技術開発・評価
• 従たるもの：基礎科学研究

全体計画

超解像技術を用いて、100kmスケールの全球気候モデルの出力から地域詳細な地域分布を創出するダウンスケーリング手法の開発、高度化を行う。既存の空間内挿とバイアス補正手法と比較して、様々な観点からの検証を行い、技術向上を図る。再解析データを用いた手法開発・検証に続き、大気海洋結合モデルにも適用し、手法や予測変数の妥当性を調べ、既存のバイアス補正手法による気候シナリオを利用する上での課題と注意点を明らかにする。また、将来気候における高解像度のダウンスケーリングデータプロダクトを創出する。

今年度の研究概要

昨年度の共同研究で開発した手法に、低気圧通過時の気温の再現性に課題が見つかったため、この問題を解消するために予測因子の追加やレアイベント対応時の学習方法の改良を検討する。また、大気海洋結合モデルに適用し、将来データへの適用可能性を調べる。

外部との連携

株式会社豊田中央研究所 数理工学研究領域

備考

2121LA002、2222LA002