GCMアプリケーションのための確率的降水分配スキーム

一般循環モデル（GCM）の表面水文パラメータ化において、降水プロセスはGCMグリッドマス内で均質であり、降水強度が一様に分布していると一般に仮定されている。GCMグリッドマス内の降水の空間分布が地表水文学パラメータ化にとって重要であるという証拠に基づいて、いくつかの研究者は降水が指数分布しているという仮定の影響を調査してきた。本論文では、前述の仮定の適切性を探求する。まず、アメリカ合衆国の異なる地域にある3つのGCMグリッドの歴史的降水データの統計分析が行われた。分析の結果、均一な分布仮定も指数分布仮定もGCMグリッドスケールで適切ではない可能性があり、代わりに降水の空間変動性は非均質な統計パターンによって特徴付けられることが示唆された。これらのパターンはグリッド間で異なり、大気条件とさまざまな地表特性（地形的特徴、表面特性など）との相互作用によって誘発される。ただし、同じグリッドマス内では、統計パターンは一般的に年ごとに一定である。この分析に基づき、これらの安定した統計パターンを利用した計算上実用的な（つまりGCMで使用可能な）確率的降水分配スキームが提案される。この方法は、アメリカ合衆国の南西部地域の夏季における空間的に分布した時間ごとの降雨量を生成するために使用された。結果の分析は、この方法論が長期的な歴史データで観察される降水の空間変動性の季節的特性を保持することを示している。