スイスにおける時間的ダウンサンプリングアプローチによる気候変動シナリオの時間単位の変化

概要 多くの物理ベースの気候変動影響研究モデルは、意味のある予測を提供するために、強制データのサブデイリー時間解像度を必要とします。しかし、気候シナリオは通常デイリーの時間単位で利用可能であり、これが物理ベースのモデルの適用を大幅に制限しています。本研究では、気候変動シナリオをデイリーから時間単位の解像度にダウンサンプリングするための強化されたデルタチェンジ法を提案します。このアプローチは、決定されたデルタおよびダウンサンプルされた時系列の質を評価するための客観的な基準を提供するとともに、異なる変数間の相関の低下に関連する空間ダウンサンプリングに使用される一般的な分位数マッピング手法の課題を解決します。しかし、この新しいアプローチには、統計的に極端な事象や降水のような不連続事象の頻度の変化を正しく表現する限界があります。デルタチェンジ法を適用する前に、歴史的および将来のデータのスムージングが必要であり、関連するパラメータは季節平均の表現の正確さとシナリオデータプロダクトにおける（人工的な）変動性に微妙な影響を与えることがわかりました。この新しい方法は普遍的であり、この作業や過去に使用された調和フィッティングとは別のスムージングアプローチとともに適用できます。本研究では、入力データのスムージングに最適なパラメータとして7つの調和波の使用を提案しました。この方法はスイスの気候変動シナリオデータセット、CH2018に適用され、CH2018の空間転送によって得られたスイスアルプス測定ネットワークの補完に適用され、スイス全体の188の地点で時間単位の解像度を持つ68の気候変動シナリオセットが得られ、CH2018データセットの空間的および時間的解像度を大幅に拡張しました。このような分析を実行するためのすべてのソースコードおよび完全なデータプロダクトはオープンアクセスで提供されます。