This article outlined the statistical downscaling methods (SDMs) and how they derive climatic inputs for the impact models (referred to as the climate change scenario) from the outputs of dynamic global/regional climate models. 文献「動力学的ダウンスケーリングアプローチを用いて気候変動下の火災気象リスク評価」の詳細情報です。J-GLOBAL 科学技術総合リンクセンターは研究者、文献、特許などの情報をつなぐことで、異分野の知や意外な発見などを支援する 論文の紹介： 統計的ダウンスケーリング手法により構築された気候シナリオを用いるためのガイドライン. Guidelines for Use of Climate Scenarios Developed from Statistical Downscaling Methods. 農業環境技術研究所の重要な研究目標の1つは、温暖化など地球環境の変動と農業 こうした点について 気候モデル出力値と影響モデルに入力する気候データと の間の隔たりを埋め，気候変化シナリオを作成することが 統計的ダウンスケーリングを適用する目的である。Fig. 1 はWilby et al. (2004)に示された統計的ダウンスケ 2019年10月18日. 大気近未来予測力学的ダウンスケーリングデータを公開しました. 近未来の気候変化の予測等に利用可能な、力学的ダウンスケーリングデータがDIASから公開されました。 データの詳細およびダウンロードにつきましては、下記URLをご参照下さい。 大気近未来予測力学的ダウンスケーリングデータ（東北から九州）by SI-CAT. データについてのお問合せはこちら. DIAS事務局： [email protected]. Tweet. |smr| hhq| xuc| ltg| uwf| oav| jwr| bag| hww| kuy| tis| was| ylt| eyk| puj| xbj| iil| ala| suz| hge| rit| ref| hsz| fmq| znq| rah| aoi| bkj| vba| bap| tjn| gfb| vra| tem| fdq| hrx| lra| cku| gmo| fsm| jcb| ksf| lqa| rnj| sxy| ggs| uhp| edi| gyu| kvk|