財団法人 電力中央研究所

電力中央研究所 研究報告書(電力中央研究所報告)
[CRIEPI Research Report]

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研究報告書 詳細情報
[Detailed Information]

報告書番号 [Report Number]
V12016
タイトル
河川流域降水量の気候的確率密度関数(その2)−気候変化による影響の推定−
[Title]
Climatological probability density function of precipitation over drainage basins (part 2) - Estimation of Impact in Future Climate -
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。本手法を気候モデルに用いる際の降水スキームの違いの影響を避けるため、雲水量や雲量などの代替として、露点差に着目した合成変量を考案して用いたところ、PDF推定に改善が見られた。本手法を九州地方の流域の日降水量のそれぞれのPDFを対象(目的変量)として適用し、再解析データ(JRA25およびJCDAS)を説明変量として、推定式を構築した。得られた推定式にCMIP5で提供されている気候モデルMRI-CGCM3の現状再現(1985-2005)およびRCP4.5シナリオに基づく将来予測(2040-2069年、T=1.1K)のデータを適用し、それぞれの流域日降水量PDFの推定を行なった。現状再現に対応するPDFは、観測データと概ね整合しており、推定が妥当であることが示唆された。また、PDFの積分により、累積分布関数(Cumulative Distribution Function, CDF)を得、これに基づき再現期間50年の確率降水量をもとめたところ、7月ではいずれの流域も増加し、増加率の平均は20%程度となった。
[Abstract]
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. For the application of the method to climate model, synthetic parameters have designed on the basis of dew-point depression to avoid the influence of the difference of precipitation schemes in climate models. By simulating the PDF estimation, it is indicated that estimated PDF is improved by using the parameters. The method was applied to construct the formula to estimate the daily PDF by using JRA-25 Re-analysis data, for the months from June to October, for basins with areas of 20km2 to 2300km2 in Kyushu area in Japan. The data from the climate model, MRI-CGCM3, which simulate the historical (1985-2005) and the future (2040-2069) climate on the basis of RCP4.5 scenario, was applied to the formula to estimate climatological PDF of the precipitation over basins. The estimated PDFs are consistent with observed precipitation. From the cumulative distribution functions, given as the integral of PDF, heavy precipitations with return period of 50 years are estimated, and the increases of them in future are estimated to be 10-30%(average 20%).
報告書年度 [Report's Fiscal Year]
2012
発行年月 [Issued Year / Month]
2013/05
報告者 [Author]

担当

氏名

所属

門倉 真二

環境科学研究所 大気・海洋環境領域

豊田 康嗣

地球工学研究所 流体科学領域

筒井 純一

環境科学研究所 大気・海洋環境領域

キーワード [Keywords]
和文 英文
統計的ダウンスケーリング Statistical downscaling
確率密度関数 Probability density function
極端気象 Extreme meteorological events
河川流域 Drainage basin
気候変化 Climate change
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