Publicly Offered Research
Grant-in-Aid for Transformative Research Areas (A)
近年、風水害が頻発・激甚化しており、温暖化予測を高度化し効果的に適応策を進める必要がある。予測の試金石となるのが過去の極端現象の再現性である。本研究は、日本域を対象に17~19世紀における降水量を日スケールというこれまでにない時間解像度で復元することを目指す。本研究では、データ同化という最先端の古気候復元手法を用いて、日記に記された「晴れ」や「曇り」といった天気区分情報と気象モデルシミュレーションを融合することで復元を行う。極端現象記録の延伸により、低頻度現象の統計的理解及び温暖化予測評価の促進が期待できる。
