国立環境研究所は、世界気候研究計画が推進している「結合モデル相互比較計画(CMIP)」の第6期(CMIP6)に準拠した日本域バイアス補正気候シナリオデータを開発し、ホームページ上でダウンロードできる環境を整備した。将来気候の予測は地球全体を格子状に区切った全球気候モデル(GCM)によって実施されているが、局地的な変動予測に活用するための解像度は確保できておらず、観測値とは完全一致しないといった現状にあった。そうした問題を解決するため、同研究所はGCMと観測値の間の統計関係を使って系統的なズレを除去する「統計的ダウンスケーリング」という手法を用いて、空間解像度(1 kmメッシュ)のデータセットを構築した。CMIP6において使用されている最新の全球気候モデル(5種類)・温室効果ガス排出想定(3種類)をベースとしており、予測結果の不確実性を考慮することができる。また、利用者アンケートの結果に基づき、8変数(日最高気温、日最低気温、日平均気温、日降水量、相対湿度、全天日射量、下向き長波放射、風速)の対象となるデータが整備されており、地域における気候変動の調査や影響評価、適応策検討への活用が期待できるという。
情報源 |
【オンライン情報源1】 国立環境研究所 報道発表 【オンライン情報源2】 国立環境研究所 ホームページ(英語版) Data/Resources |
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配布形式1 |
【交換形式名称】HTML 【版】不明 |
タイトル | 国環研、新たな気候変動予測データセットの開発経緯や利点を紹介 |
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日付1 |
刊行日: 2021/06/28 |
要約 | 国立環境研究所は、世界気候研究計画が推進している「結合モデル相互比較計画(CMIP)」の第6期(CMIP6)に準拠した日本域バイアス補正気候シナリオデータを開発し、ホームページ上でダウンロードできる環境を整備した。将来気候の予測は地球全体を格子状に区切った全球気候モデル(GCM)によって実施されているが、局地的な変動予測に活用するための解像度は確保できておらず、観測値とは完全一致しないといった現状にあった。そうした問題を解決するため、同研究所はGCMと観測値の間の統計関係を使って系統的なズレを除去する「統計的ダウンスケーリング」という手法を用いて、空間解像度(1 kmメッシュ)のデータセットを構築した。CMIP6において使用されている最新の全球気候モデル(5種類)・温室効果ガス排出想定(3種類)をベースとしており、予測結果の不確実性を考慮することができる。また、利用者アンケートの結果に基づき、8変数(日最高気温、日最低気温、日平均気温、日降水量、相対湿度、全天日射量、下向き長波放射、風速)の対象となるデータが整備されており、地域における気候変動の調査や影響評価、適応策検討への活用が期待できるという。 |
目的 | ニュースリリース等の配信 |
状態 | 完成 |
問合せ先(識別情報)1 |
【組織名】国立環境研究所 【役職名】 【個人名】 【電話番号】 【FAX番号】 【住所】 【E-mail】 【オンライン情報源】国立環境研究所 【案内時間】 【問合せのための手引き】 【役割】情報資源提供者 |
分野 | 地球環境 |
種別 | ニュース・イベント:ニュース:国内ニュース |
場所 | アジア:日本 |
キーワード | 温室効果ガス排出想定、地域、適応策、世界気候研究計画、空間解像度、全球気候モデル、結合モデル相互比較計画、CMIP、日本域バイアス補正気候シナリオデータ、統計的ダウンスケーリング |
言語1 | 日本語 |
文字集合1 | utf8 |
主題分類 | 環境 |
ファイル識別子 | 109587 |
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言語 | 日本語 |
文字集合 | |
親識別子 | |
階層レベル | 非地理データ集合 |
階層レベル名 | 国内ニュース |
日付 | 2021/07/01 |
メタデータ標準の名称 | JMP |
メタデータ標準の版 | 2.0 |
国内ニュース | https://tenbou.nies.go.jp/news/jnews/detail.php?i=32111 |
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