報告書番号

V11058

タイトル（和文）

河川流域降水量の気候的確率密度関数－推定手法の評価－

タイトル（英文）

Climatological probability density function of precipitation over drainage basins- evaluation of estimation method-

概要 （図表や脚注は「報告書全文」に掲載しております）

豪雨などの極端気象現象の確率的予測や、気候変化による極端現象の生起確率の変化予測への活用を目的として、著者らは、気象要素の確率密度関数（PDF）を推定する手法を開発してきた。実際の気候予測の条件での適用性を評価するため、九州地方の流域日降水量を目的変量、再解析データ(JRA25およびJCDAS)を説明変量として、本手法による21年間の解析を行った。ここで、流域降水はレーダーアメダス解析雨量に基づき求めている。本手法により、6月～10月の月毎、20～2300km2の流域毎に、日々のPDFを推定し更にその積算から気候的PDFを推定した。得られた気候的PDFは、観測値の出現頻度と整合しており、本手法の妥当性が示された。特に正の裾、すなわち大きな降水において、重回帰による推定が必ず過小になることに比べ、適正な確率を与える点が優れる。降水スキームに敏感な雲水量や雲量などの説明変量を候補に入れずに本モデルを適用したところ、得られるPDFは正の裾での減衰が大きくなった。これは、温暖化の影響評価など、最解析データで使われたものと異なるモデルの出力を用いた推定を行うためには、代替説明変量が必要であることを示唆する。

概要 （英文）

To predict the probability of extreme meteorological events such as heavy rain and the change in the occurrence of extreme events with climate change, the authors have developed a method of estimating the probability density function (PDF) of a meteorological element. To evaluate the performance of the method in practical climatological prediction, it was used to predict the daily precipitation over drainage basins in the Kyushu region of Japan, where the predictors were reanalysis data for 21 years. In this study, the precipitation over drainage basins was estimated on the basis of radar AMeDAS composite precipitation (RAP) data. The method was applied to estimate the daily PDF for the months from June to October, for basins with areas of 20km2 to 2300km2. The climatological PDF, obtained as the average of the daily PDFs, is consistent with the observed precipitation. In the positive tail corresponding to heavy precipitation, where multiple regression analysis always underestimates the probability, the proposed method gives a sufficiently high probability. When the PDF was estimated using the predictors without meteorological parameters, such as cloud water, that are sensitive to precipitation schemes in climate models, the positive tail of the PDF decreased steeply. This suggests that an alternative predictor is required to assess the effect of climate change when using the output of a model different from that used in the reanalysis system.

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