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タイトル: 気象庁数値予報データ(GPV)の統計的検証
その他のタイトル: Validation of JMA numerical prediction data (GPV) by statistical analysis
著者: 山田, 賢治  KAKEN_name
池淵, 周一  KAKEN_name
田中, 賢治  kyouindb  KAKEN_id  orcid https://orcid.org/0000-0003-2718-9440 (unconfirmed)
相馬, 一義  KAKEN_name
著者名の別形: YAMADA, Kenji
IKEBUCHI, Shuichi
TANAKA, Kenji
SOUMA, Kazuyoshi
キーワード: GPV
降水予測
RSM
ダム
GPV
rainfall prediction
RSM
dam
発行日: 1-Apr-2006
出版者: 京都大学防災研究所
誌名: 京都大学防災研究所年報. B
巻: 49
号: B
開始ページ: 601
終了ページ: 615
抄録: ダムを適切に管理・運用するためには,精度の高い降水予測が必要である。本研究では51時間先までの予測値を得ることができる気象庁数値予報GPVを検証することで,GPV降水予測量の誤差傾向を季節毎に評価指標を用いて評価した。さらに評価した結果をもとに,ダム流域周辺メッシュや同時刻に存在する他の初期時刻モデルのGPV降水予測量の利用可能性を検討した。これによって,ダム流域において現モデルの性能でより信頼度の高い降水予測情報を得ることができるかを検討した。
It is important to predict rainfall with high accuracy in dam basins because rainfall prediction is necessary to control and operate dams properly. Major methods for prediction are kinematic or physical. Japan meteorological agency (JMA) numerical forecasting is one of physical prediction methods. Grid point value (GPV) is output of JMA numerical forecasting. Its resolution is insufficient to reproduce phenomena unique to mountainous regions. Therefore, downscaling by another high-resolution rainfall forecasting model is a major method to advance accuracy in a lot of researches. In this study, it is examined how accurate GPV is, and formulated how to take advantage of GPV efficiently.
URI: http://hdl.handle.net/2433/26654
関連リンク: http://www.dpri.kyoto-u.ac.jp/dat/nenpo/no49/49b0/a49b0p65.pdf
出現コレクション:No.49 B

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