全球d4PDF台風トラックデータ
データセット概要
地球温暖化対策に資するアンサンブル気候予測データベースd4PDFから客観的低気圧トラッキングアルゴリズムを用いて抽出した全世界の熱帯低気圧情報である。２種類の客観的低気圧トラッキングアルゴリズムの結果から構成されている。
低気圧トラッキングアルゴリズム
- Webb et al. (2019)
- Yoshida et al. (2017)
データ構成
| データ名 | 内容 |
|---|---|
| Webb et al.(2019）手法 | |
| KU_HPB_mNNN | 20世紀末実験 |
| KU_HFB_4K_XX_mNNN | 産業革命前に比べて全球平均気温が4℃上昇した条件 |
| Yoshida et al.(2017）手法 | |
| MRI_HPB_mNNN | 20世紀末実験 |
| MRI_HFB_4K_XX_mNNN | 産業革命前に比べて全球平均気温が4℃上昇した条件 |
NNN: アンサンブル番号、XX: 海面水温変化パターン(CC,GF,HA,MI,MP,MR)
水平空間解像度
60km
バイアス補正
なし
本データの引用
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- Webbら(2019)の方法による台風トラックを使用した場合
- Webb, A., T. Shimura, N. Mori, 2019: Global tropical cyclone track detection and analysis of the d4PDF mega-ensemble projection. Journal of Japan Society of Civil Engineers, Ser. B2 (Coastal Engineering), 75, I_1207-I_1212, doi:10.2208/kaigan.75.I_1207.
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- Yoshidaら(2017)の方法による台風トラックを使用した場合
- Yoshida, K., M. Sugi, R. Mizuta, H. Murakami, M. Ishii, 2017: Future changes in tropical cyclone activity in high‐resolution large‐ensemble simulations. Geophys. Res. Lett., 44, 19, 9910-9917, doi:10.1002/2017GL075058.