電力中央研究所

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電力中央研究所 報告書(電力中央研究所報告)

報告書データベース 詳細情報


報告書番号

V08057

タイトル(和文)

統計的ダウンスケーリング法を用いた季節予報 -日本域への適用と予報の検証-

タイトル(英文)

Seasonal forecast using a statistical downscaling method -Adaptation to Japan region and its verification-

概要 (図表や脚注は「報告書全文」に掲載しております)

本研究では,季節予報の精度を向上させるため,APEC Climate Centerで開発された統計的ダウンスケーリング法を利用した季節予報システムを日本域へ適用した.統計的ダウンスケーリング法は,過去の観測と数値モデルによるハインドキャストの相関関係に基づくもので,3ヶ月先までの月平均の気温偏差及び降水量偏差を予報する.さらに,マルチモデルアンサンブルを利用することで,個々のモデルの不完全性に伴う誤差の低減も行っている.2008年夏季を対象に季節予報を検証したところ,統計的ダウンスケーリング法は,マルチモデルアンサンブルを単純に平均した従来手法に比べて予報精度が向上した.またハインドキャストを用いて,夏季と冬季における定量的な予報精度を検証したところ,観測と本手法による予報との相関は多くの地点で0.6を超えており,相関係数で0.2程度の従来手法に比べて著しい予報精度の改善が見られた.

概要 (英文)

In this study, a statistical downscaling method developed by APEC Climate Center is applied to three-month seasonal forecast of monthly temperature and precipitation over Japan in order to improve skill of the seasonal forecast. The downscaling method predicts future weather using highly correlated pattern between observation at station and hindcast simulated by the numerical models. In addition, multi-model ensemble is applied to reduce model bias. The downscaled forecast during summer in 2008 is verified compared with original multi-model ensemble mean. Temperature and precipitation anomaly by the downscaled forecast indicates realistic distribution over Japan compared with an original forecast, which is merely multi-model ensemble mean. Additionally, quantitative forecast skill is verified based on the hindcast during summer and winter in cross-validation framework from 1984 to 2003. Anomaly correlation coefficient (ACC) of the downscaled forecast exceeds 0.6 at most of stations, although ACC of the original forecast is almost 0.2. These results indicate that the downscaled forecast is superior to the original forecast.

報告書年度

2008

発行年月

2009/07

報告者

担当氏名所属

野原 大輔

環境科学研究所 物理環境領域

吉田 義勝

環境科学研究所 物理環境領域

Hongwen Kang

APEC Climate Center

Ashok Karumuri

APEC Climate Center

キーワード

和文英文
季節予報 seasonal forecast
統計的ダウンスケーリング法 statistical downscaling method
マルチモデルアンサンブル multi-model ensemble
ハインドキャスト hindcast
結合パターン coupled pattern
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