Transferability of the statistical downscaling method for the development of climate change projections

Research Project

Project/Area Number	24K04409
Research Category	Grant-in-Aid for Scientific Research (C)
Allocation Type	Multi-year Fund
Section	一般
Review Section	Basic Section 04010:Geography-related
Research Institution	National Institute for Environmental Studies
Principal Investigator	石崎紀子国立研究開発法人国立環境研究所, 気候変動適応センター, 主任研究員 (20843212)
Project Period (FY)	2024-04-01 – 2027-03-31
Project Status	Granted (Fiscal Year 2024)
Budget Amount *help	¥4,550,000 (Direct Cost: ¥3,500,000、Indirect Cost: ¥1,050,000) Fiscal Year 2026: ¥780,000 (Direct Cost: ¥600,000、Indirect Cost: ¥180,000) Fiscal Year 2025: ¥1,170,000 (Direct Cost: ¥900,000、Indirect Cost: ¥270,000) Fiscal Year 2024: ¥2,600,000 (Direct Cost: ¥2,000,000、Indirect Cost: ¥600,000)
Keywords	統計的ダウンスケーリング / 適用限界 / 機械学習
Outline of Research at the Start	気候予測の結果を地域詳細化する方法として、人工知能を含む統計的手法が近年注目されるようになっているが、過去期間で構築された統計関係が異なる気候に適用できるかどうかは十分に検証されていない。本研究では、高い空間解像度で実施された力学的DSの結果を正解として、様々な統計的DSが将来気候における気温や降水量、風速の特徴を捉えることができるのかどうかを調査する。また、それらが全球昇温量に応じてどの程度変化するのかを調べ、各統計的DSデータの適切な利用範囲を示す。これにより、今後の統計的DS開発における手法検証の指針を示すことが期待される。