多モデルアンサンブル河川流量予測におけるモデルの不確実性の分割

概要 洪水は現在、英国が直面している最大の自然災害であり、最近では干ばつの発生件数が増加しています。洪水と干ばつは社会に壊滅的な影響を与え、経済に対する著しい財政的損害をもたらす可能性があります。気候モデルは、降水量と温度の変化が将来の水文学的極端事象（すなわち、洪水と干ばつ）を悪化させることを示唆しています。このような事象は将来的により頻繁かつ激しくなる可能性があるため、適応計画を策定するには、気候モデルの予測が水文学モデルに組み込まれ、将来の水資源予測を提供します。‘eFLaG’は、英国気象庁のUKCP18気候予測に基づいて英国向けに生成された将来の河川流量予測の一セットです。UKCP18から導出されたeFLaGデータセットは、RCP 8.5駆動による単一のGCMの最先端予測を英国全体に提供します。QE-ANOVAアプローチを用いて、eFLaGデータセット内の186の英国流域に対して、近未来および遠未来の時間スケールで、2つの流量量（Q5高流量およびQ95低流量）に対する不確実性の寄与源を分割しました。結果は、低流量に関連する水文学モデルの不確実性が大きく、高流量には地域気候モデルの不確実性が大きいことを示唆しており、流量指標間で不変です。全体の不確実性は近未来から遠未来へと増加し、高い不確実性を持つ流域が南東イングランドに高い集中で特定されました。