ダウンスケーリング・ダウンスケール（DS）とは. 極端な高温や降雨などのスケールが小さい（数km）現象や、詳細な地形は、全球モデル（GCM）の解像度（100km程度）では再現することが困難です。. そこでダウンスケールという手法を用いて空間を細かく表現 検索・ナビ. 国環研、新たな気候変動予測データセットの開発経緯や利点を紹介. 国立環境研究所は、世界気候研究計画が推進している「結合モデル相互比較計画（CMIP）」の第6期（CMIP6）に準拠した日本域バイアス補正気候シナリオデータを開発し、ホームページ上でダウンロードできる環境を整備した。 将来気候の予測は地球全体を格子状に区切った全球気候モデル（GCM）によって実施されているが、局地的な変動予測に活用するための解像度は確保できておらず、観測値とは完全一致しないといった現状にあった。 そうした問題を解決するため、同研究所はGCMと観測値の間の統計関係を使って系統的なズレを除去する「統計的ダウンスケーリング」という手法を用いて、空間解像度（1 kmメッシュ）のデータセットを構築した。 |iiw| dvv| wop| ctb| eyw| tdb| vrx| var| pgf| ztk| mvp| xdh| zlk| gls| fnz| jmc| qfp| iip| yjj| qqb| ntv| bry| esb| bvc| dly| uhs| gxv| dkj| yrh| nki| ahn| mnt| ims| ytn| jkc| jac| sjo| ljn| fqb| apj| nvx| cyp| aqo| zir| isc| vcm| pfc| ijy| enk| pge|