Improved performance of simulated Japanese climate with a multi-model ensemble.

  • Ishizaki, N.N., I. Takayabu, M. Oh'izumi, H. Sasaki, K. Dairaku, S. Iizuka, F. Kimura, H. Kusaka, S.A. Adachi, K. Kurihara, K. Murazaki, and K. Tanaka, 2012: Improved performance of simulated Japanese climate with a multi-model ensemble. J. Meteor. Soc. Japan., 90(2), 235-254. 2012/05/25(謝辞:S5)(被引用回数:(web of science:18回 google scholar:30回)) .

 本研究では,水平解像度が20kmの5つの領域気候モデル(RCM)を用いて,JRA-25再解析データのダウンスケーリングを行い,日本域の気候の再現性を評価した.RCMは気温と降水の時空間変動を精度良く再現していた.RCMでシミュレートされた気温のスキルスコアは再解析データよりも改善していた.JRA-25で夏季・冬季ともに過小評価されていた降水は改善され,特に冬季の降水エラーを減少した.一方,多くのRCMに共通する特徴として,氷点下時の気温の温暖バイアス,弱い降水の過大評価,および強い降水の過小評価があることが確認された.RCMの結果を相互比較することで,気温バイアスにはモデル解像度の不足が,降水バイアスには積雲パラメタリゼーションが関わっていることが示唆された.マルチモデルアンサンブル平均した地上気温と降水量は,個々のモデルに比べてバイアスやスキルスコアを改善する.マルチモデルの力学的ダウンスケーリングは,日本域の気候変化に向けた影響評価研究にも適用できる有効な手段である可能性が示された.

 This paper analyzed the downscaling products for Japanese climate using five regional climate models (RCMs) with horizontal meshsize of 20 km with boundary conditions given from JRA-25 reanalysis. The RCMs successfully reproduced the temporal variations and geographic distribution of temperature and precipitation. Skill scores for the surface temperature were improved by the downscaling. The JRA-25 underestimated the precipitation amount for summer and winter seasons, and the RCMs reduced the error, especially in winter. The RCMs showed common features, such as a warm bias in the areas with a monthly-mean temperature lower than the freezing point, an overestimation of weak rainy days, and an underestimation of heavy rainy days. The comparison among five RCMs suggests that the warm bias is due to the lack of model resolution and the precipitation bias is related to the convective parameterization. The multi-RCM ensemble mean has considerable advantages over the individual RCM in regards to the bias and skill scores of surface temperature and precipitation, although it still showed the warm bias in snow areas in winter. The data set of the multi-model dynamical downscaling is expected to contribute to impact studies on the forthcoming climate change in Japan.

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